系统出现严重的慢查询，P99延迟从300ms飙升到12s，日志显示大量慢SQL集中在同一张订单表（约18亿行）。给出诊断和优化的完整思路，包括但不限于：慢SQL定位、执行计划分析、索引选择、表结构优化、分库分表策略、读写分离、缓存设计、SQL改写等，要求给出优先级排序和预期收益预估。
分类: technical
难度: hard
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答题技巧
["优先使用监控系统（慢查询日志、PMM、tracing）定位Top 5慢SQL","explain analyze 的关键指标解读（rows examined、key usage、filesort、tmp table等）","覆盖索引、索引下推、JOIN顺序、子查询转JOIN等优化技巧优先级","何时引入分库分表 vs 何时先做冷热分离/历史表归档","不同业务场景下合适的拆分维度（用户维度 vs 时间维度 vs 订单状态维度）","多级缓存（本地+分布式+热点预加载）在这种场景的价值","SQL改写能带来的数量级提升案例"]
参考答案
优先级：1. 开启慢查询日志+tracing → 定位Top 10慢SQL（预期收益：立即发现问题SQL）→ 2. 加/优化覆盖索引+索引下推（预期：P99降至2-4s）→ 3. 热点数据旁路缓存（本地+Redis热点预热，预期再降50-70%）→ 4. 高频查询做物化视图/汇总表（预期再降30-60%）→ 5. 冷热分离+历史订单归档（长期降低主表体积）→ 6. 最后考虑按用户+时间复合分片（减少单表体积）。