问题描述：用户的数据库发现相同的一条sql 语句，数据量百万级左右，在原来SQL 中执行大概是0.015s，而在云数据库下直接运行是5分左右，执行非常的慢，已经严重的影响了用户使用云数据库使用的信心。
可能原因：为什么在用户的数据库上执行只需要0.015s，而到云数据库后变为了5分？根据经验，很有可能是SQL 的执行计划改变了，而导致执行时间剧增。
问题排查：通过explain 查看sql 的执行计划，一步一步进行优化。
通过分析，我们可以从执行计划上分析b 表做了一个全表扫描(执行计划的最后一行)，查看b 表中tid 并无索引，所以我们这里可以进行优化，来减少查询过程中关联的行数，来达到优化：
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我们可以看到执行计划中的rows 已经从452变为了2(执行计划的最后一行)，
由于mysql 表关联只有nest loop join 这种算法，所以我们可以估算一下这里的优化：
原始执行一：1055789*1*1*1*1*452 扫描的行数
新执行计划二：1055789*1*1*1*1*2 扫描的行数
执行时间：
我们看到执行时间已经由原来的6分20秒下降到了10秒，我们继续优化；
可以看到该sql 的结果集只有区区的8行，但是扫描的行数却是非常之大的（1055789*1*1*1*1*2），在优化sql 的非常关键的一点就是优化sql 的执行路程，t=s/v；如果我们能够优化S，那么速度肯定会一下子提上来； 那么我们在看看sql 中最后的一句：
-> WHERE EXISTS
-> (SELECT 1 FROM xxxx_test5 b WHERE a.tid = b.tid);
sql 查询中是要查询出每笔订单的详细信息而不得不关联其他一些表，但是最后的一个exist 限定了我们最后结果的范围，在看看xxxx_test5 这张表有多大：
mysql> SELECT COUNT(*) FROM xxxx_test5;
+———-+
| COUNT(*) |
+———-+
| 403 |
+———-+
1 ROW IN SET (0.00 sec)
mysql> SELECT COUNT(*) FROM xxxx_test5 b ,xxxx_test a WHERE
a.tid = b.tid ;
+———-+
| COUNT(*) |
+———-+
| 8 |
+———-+
1 ROW IN SET (0.42 sec)
两张表关联后只有8行记录，如果我们将订单表xxxx_test 和限定表先做关联，在和其他的一些订单信息表做连接，将会极大减小关联的行数；在进一步改写sql：
分析执行计划，我们发现限定表xxxx_test5做了驱动表，驱动表的变化才是导致问题的最根本原因，扫描的行数：452*1*1*1*1； 这个时候sql 的执行速度就飞一般感觉了：
Mysql–>;
SELECT a.oi………….
……..省去结果
8 ROWS IN SET (0.13 sec)
总结：由于环境迁移，导致sql 执行计划改变，这就是云数据库变慢的最终原因了。
案例二：隐式转换导致全表扫描
问题描述：用户网站打开缓慢，质疑云数据库性能不好。
可能原因：用户的数据存放在数据库中，网站访问数据库的时间较长，大多web应用程序设计，SQL没有优化或索引建立的不好导致；
问题排查：通过查看数据库的慢日志，发现大量的慢sql，执行时间超过了2S。
UPDATE USER SET xx=xx+N.N WHERE
account=130000870343 LIMIT 10
SELECT * FROM USER WHERE
account=13056870 LIMIT 10
怀疑在user 表上是否建立索引：
CREATE TABLE `user` (
`id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`account` char(11) NOT NULL COMMENT ‘???’,
…………………….
…………………….
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `username` (`account`),
…………………….
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8 ;
查看执行计划，居然查询使用了全表扫描： db@3027 16:55:06>explain
select * from user where account=13056870343;
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |
rows | Extra |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——+————-+
| 1 | SIMPLE | t_user | ALL | username | NULL | NULL | NULL | 799 |
Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——+————-+
1 row in set (0.00 sec)
为什么这里会是全表扫描？account 上不是已经建立索引来吗？仔细一看，
account 定义为了字符串，而传入的条件为数字，我们知道数字的精度是比字符串高的，所以这里做了隐士转换：to_number(account)=13056870343
（to_number 为将字符串转换为数字），这样即使account 上有索引，也没法使用了，因此我们将传入的数字改为字符串：
db@3027 16:55:13>EXPLAIN SELECT * FROM USER WHERE
account=’13056870343′;
+—-+————-+——–+——-+—————+———-+——
| id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY |
key_len | REF | ROWS | Extra |
+—-+————-+——–+——-+—————+———-+——
| 1 | SIMPLE | t_user | const | username | username | 33
| const | 1 | |
+—-+————-+——–+——-+—————+———-+——
1 ROW IN SET (0.00 sec)
可以看到数据已经能够索引到索引username 了。
总结：由于用户在设计表结构的时候字段定义使用了字符串，而传入的条件却传入了数字造成了隐士转换，这是数据库应用中经常出现的典型问题； 数据库足够稳定，但不论在怎么强的数据库，也经不起劣质SQL 的挑战，优化sql 是长期的一项优化措施。
从上面的三个案例，我们可以总结一下，用户在使用数据库的时候，发现数据库执行sql 超时，性能较差，连接超时等等这些问题，大多数情况下，是由于应用程序的设计，sql 没有优化，或者索引建立的不好而导致；除非实例不可用（主机down 掉，实例服务停掉，实例由于空间太大而被锁定）而导致用户应用不可用（实例的故障RDS 会有监控报警）。