PolarDB除了书写时强制force index 还有其它方案吗？

PolarDB 是阿里云提供的一种兼容 MySQL 的关系型数据库服务。在 SQL 查询优化中，有时我们可能需要强制数据库使用特定的索引来执行查询，以优化性能或满足特定的业务需求。在 MySQL 中，这通常可以通过在查询中使用 FORCE INDEX 来实现。

除了 FORCE INDEX，还有以下几种方法可以帮助你优化查询和索引使用：

1. 优化查询语句：
   • 尽量减少查询中的列数，只选择需要的列。
   • 避免在 WHERE 子句中使用函数或计算，这可能会导致索引失效。
   • 使用连接（JOIN）代替子查询，有时可以提高性能。
2. 使用索引提示：
   • 除了 FORCE INDEX，MySQL 还支持 USE INDEX 和 IGNORE INDEX 提示。这些提示可以在查询中指定数据库应使用或忽略哪些索引。
3. 创建合适的索引：
   • 根据查询模式和数据分布创建复合索引或单列索引。
   • 定期审查和优化现有的索引，删除不再需要的索引以减少存储和维护的开销。
4. 更新统计信息：
   • 数据库使用统计信息来选择最佳的执行计划。确保这些统计信息是最新的，以便数据库可以做出正确的决策。
5. 考虑查询缓存：
   • 如果你的查询是重复执行的，并且数据不经常更改，查询缓存可能会帮助你。但请注意，在高更新频率的场景下，查询缓存可能会导致性能下降。
6. 分析执行计划：
   • 使用 EXPLAIN 语句分析查询的执行计划，查看数据库是如何选择和使用索引的。这可以帮助你识别潜在的性能问题并进行优化。
7. 考虑分区：
   • 如果你的表非常大，可以考虑使用分区来提高查询性能。分区可以将表物理地分割成较小的、更易于管理的片段，同时仍然保持逻辑上的完整性。
8. 硬件和配置优化：
   • 确保数据库服务器的硬件资源足够，如 CPU、内存和存储。
   • 调整数据库的配置参数，如内存分配、I/O 设置等，以优化性能。

目前没有特别好的方式。
关联索引实际产生的值执行时候才可以知道。优化器自身难以推测。如果查询模式固定，我们在做自适应执行和执行反馈机制，会收集前面查询的实际情况来自动纠正后续的查询计划。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”