未优化的SQL查询引发全表扫描的大数据解决方案

一、全表扫描的核心问题与触发条件

全表扫描（Full Table Scan）是数据库逐行读取整张表数据的操作，在大数据场景下会导致严重的性能瓶颈。以下是其典型触发条件及技术解读：

1. 索引缺失或失效

   • 当查询条件未命中索引（例如WHERE子句未涉及索引列）时，优化器会选择全表扫描。
   • 案例：SELECT * FROM orders WHERE product_name LIKE '%discount%'，若product_name无索引，则触发全表扫描。

2. 查询条件设计缺陷

   • 使用非等值运算符（如<>、NOT IN）、范围查询（BETWEEN、>）或函数处理字段（如TO_CHAR(order_date, 'YYYY') = '2022'）会导致索引失效。
   • 隐式类型转换：例如将字符串字段与数值比较，MySQL会触发隐式转换，导致全表扫描。

3. 数据访问比例阈值

   • 若查询需返回表中超过优化器设定的阈值（如30%数据），优化器可能认为全表扫描成本更低。

4. 统计信息过时

   • 未及时更新的统计信息可能误导优化器选择全表扫描。

二、大数据视角下的全表扫描分析框架

在大数据环境中，需通过日志分析和分布式计算定位全表扫描问题：

1. 日志采集与存储架构

   • 工具链：使用Flume/Kafka实时采集日志，存储至HDFS或对象存储（如S3），通过Spark/Hive进行批处理。
     
   • 日志字段：记录SQL文本、执行时间、扫描行数、I/O消耗等关键指标。

2. 全表扫描特征识别

   • 规则引擎：基于正则表达式匹配典型全表扫描模式（如LIKE '%...'、无索引字段过滤）。

   # Spark代码示例：识别全表扫描SQL
   logs_df.filter