\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
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临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。
MySQL数据查询开始慢的量级取决于多个因素，包括但不限于以下几点： 数据库大小：随着数据库大小的增加，查询开始慢的可能性也会增加。
观测手法也就那么几种，我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
将查询语句放到服务器命令行去跑，如果慢，则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引。
跨库join 只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。
\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name，...)； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。
将查询语句放到服务器命令行去跑，如果慢，则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引。
这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。
按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。
MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。
查阅mysql官方网站得知，这属于官方一个系统上的特殊设定，就把他当成mysql的一个bug算了，不管链接的的方式是经过 hosts 或是 IP 的模式，他都会对 DNS 做反查。
打开my.ini，如果是Linux服务器，那就是my.conf；然后在[mysqld]选项下面添加：skip-name-resolve 这个选项的意思是：禁用DNS解析，连接速度会快很多。
