确实，除了书写时强制使用 FORCE INDEX 来指定查询时使用的索引，PolarDB（以及大多数关系型数据库管理系统）还提供了其他多种优化查询和索引使用的方案。以下是一些建议和方法：
优化索引设计：
确保为经常用于搜索、排序和连接的列创建了索引。
避免在具有大量重复值的列上创建索引，因为这样的索引可能不会被有效地使用。
使用复合索引来覆盖多列的查询条件。
定期审查和调整索引，删除不再需要或性能不佳的索引。
查询优化：
简化查询逻辑，避免不必要的子查询和复杂的连接。
使用 EXPLAIN 或类似的工具来分析查询的执行计划，查找可能的性能瓶颈。
尽量减少返回的数据量，使用 LIMIT 子句或其他方法。
对于大数据量的操作，考虑使用批量插入、更新或删除。
数据库参数调优：
调整数据库的缓存大小、连接数等参数，以适应工作负载。
根据硬件和I/O性能调整存储引擎的配置。
监控数据库的性能指标，如CPU、内存、磁盘I/O等，以便及时进行调整。
分区和分片：
对于非常大的表，考虑使用分区来提高查询性能和管理效率。
在分布式数据库环境中，使用分片来将数据分散到多个节点上。
使用数据库的内置功能：
PolarDB可能提供了一些特定的优化功能或建议，例如查询重写、统计信息收集等。查阅官方文档以了解并利用这些功能。
硬件和基础设施优化：
确保数据库服务器具有足够的CPU、内存和存储资源。
使用高速的网络连接，以减少分布式查询的延迟。
考虑使用SSD或其他高性能存储解决方案。
定期维护：
定期运行 OPTIMIZE TABLE 或类似的命令来整理表碎片。
更新统计信息，以便查询优化器能够做出更好的决策。
备份和恢复策略也是确保数据库性能稳定性的重要部分。
请注意，每个数据库和每个应用场景都是独特的，因此最佳实践可能因情况而异。在实施任何优化策略之前，建议先在测试环境中进行充分的测试和验证。此外，定期审查和调整数据库性能是一个持续的过程，需要不断地监控和分析数据库的行为。