PolarDB经常出现带索引字段查询时速度反而变慢了，为什么？

在使用PolarDB进行带索引字段查询时，查询速度变慢可能是由于以下几个原因：

1. 查询优化器选择：查询优化器可能没有选择最佳的执行计划。在复杂的查询中，优化器需要评估多种执行路径，有时可能会选择不是最优的路径。使用EXPLAIN ANALYZE语句可以帮助分析查询执行的具体过程，从而找出慢查询的原因。
2. 并行查询框架：PolarDB的并行查询框架可以显著提高查询效率，但如果并行查询开关未打开或者查询数据量未达到一定阈值，那么并行查询框架不会被启动，这可能导致查询速度不如预期。
3. 索引过滤算法：如果未正确设置列存索引查询过滤算法（pruner），可能会导致数据库访问不必要的数据块，从而降低查询速度。正确配置pruner功能可以提高SQL语句的查询速度。
4. I/O资源占用：每个SQL执行都需要消耗一定的I/O资源。如果某个慢查询占用了大量资源，那么在这段时间内，其他查询能够分配到的资源就会减少，导致整体查询速度变慢。
5. 深度分页查询：对于深度分页的查询，尤其是需要回表取非索引列数据的查询，会因为需要逐行从存储引擎中取出数据而导致查询速度变慢。

为了解决这些问题，您可以尝试以下方法：

1. 优化查询语句：检查并优化查询语句，确保使用了正确的索引和高效的查询逻辑。
2. 调整索引策略：根据查询模式调整索引策略，确保索引能够被有效利用。
3. 开启并行查询：如果适用，开启PolarDB的并行查询功能，以利用多线程提高查询效率。
4. 分析资源使用情况：监控和分析数据库的资源使用情况，避免资源瓶颈导致的性能下降。
5. 考虑分页优化：对于需要分页的查询，考虑使用覆盖索引或者优化分页算法，减少不必要的数据访问。

具体要看分析计划，如果倾斜很厉害，如果有多个索引，有时索引之间会冲突，导致优化器认为最优的其实不是最优的。此回答整理自钉群“PolarDB 专家面对面 - 慢SQL索引选择优化器新特性”