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某互联网公司面临用户筛选性能问题。公司拥有百万级日活用户和千万级注册用户，用户数据集中在单张users表中。推送系统需要筛选符合特定条件的用户，导致高负载查询。
使用子查询和IN操作时，MySQL自动触发半连接优化，导致全表扫描，性能严重下降。执行计划显示，子查询生成临时表，主查询全表扫描，导致几十秒耗时。
SET optimizer_switch='semijoin=off'，关闭半连接优化。OR id IN (SELECT ...)，避免半连接优化。优化后，查询性能提升数十倍，执行时间缩短至百毫秒以内。
商品系统查询慢，原因在于选择了不合适的索引，导致全表扫描。
查询使用主键聚簇索引，无法快速筛选，导致全表扫描。优化后发现，某些查询因条件不满，导致全表扫描耗时过长。
force index语法强制使用指定索引，避免全表扫描，提升性能。
查询执行时间从几十秒降至百毫秒，解决了数据库连接资源耗尽的问题。
分页查询热门商品评论，存在大量回表操作，影响性能。
使用子查询生成临时表，减少回表次数，提升查询效率。
优化后，执行时间降至几百毫秒，满足分页需求。
长时间运行的事务导致数据库负载高，影响查询性能。
终止长事务，避免影响其他查询。定期清理数据，减少长时间持有锁的风险。
查询性能恢复正常，数据库负载降低。
针对不同场景，需根据具体问题选择优化策略。通过禁用半连接优化、指定索引、优化分页查询及终止长事务，可以有效提升数据库性能，减少慢查询问题。
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