合理设计索引可显著提升 MySQL 查询性能。应针对 WHERE 条件、JOIN 关联、ORDER BY 和 GROUP BY 中的高频字段建立索引，优先选择区分度高的列，并使用复合索引遵循最左前缀原则，避免在索引列上进行计算、函数操作、隐式类型转换及以通配符开头的 LIKE 查询导致索引失效。通过 EXPLAIN 分析执行计划，结合 SHOW INDEX、慢查询日志等工具定期清理冗余索引，优化查询结构，保持索引精简高效。
MySQL 索引优化是提升查询性能的关键手段。合理的索引设计能显著减少数据扫描量，加快查询响应速度。核心在于理解查询模式、选择合适的列建立索引，并避免常见误区。
选择合适的列创建索引
索引并非越多越好，应针对高频查询条件和连接字段创建。重点考虑以下几类列：
- WHERE 条件中频繁出现的列：比如用户状态、订单时间等筛选字段
- JOIN 关联字段：如 user_id、order_id 等表间关联键必须有索引
- ORDER BY 和 GROUP BY 涉及的列：避免额外排序操作
区分度高的列（如主键、唯一编号）比低区分度列（如性别、状态标志）更适合建索引。
使用复合索引遵循最左前缀原则
多个列组合成的复合索引需注意顺序。查询时必须从索引最左边的列开始匹配，否则无法命中索引。
例如对 (user_id, create_time) 建立复合索引：
- WHERE user_id = 100 可以用上索引
- WHERE user_id = 100 AND create_time > ‘2023-01-01’ 能充分利用索引
- 但 WHERE create_time > ‘2023-01-01’ 则不会使用该索引
因此要把筛选性强、使用频率高的列放在前面。
避免索引失效的常见情况
即使建立了索引，写法不当也会导致索引无法使用：
- 在索引列上做计算或函数操作：如 WHERE YEAR(create_time) = 2023
- 使用 != 或 NOT IN：这类否定条件通常不走索引
- 字符串字段未加引号导致 隐式类型转换：如 WHERE status = 1（status 为 varchar）
- LIKE 以通配符开头：如 WHERE name LIKE ‘% 张 ’
这些写法会让 MySQL 放弃使用索引，转为全表扫描。
定期分析和优化索引
通过 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划，查看是否命中索引、扫描行数多少、是否使用临时表或文件排序。
可结合以下方式持续优化：
- 利用 SHOW INDEX FROM table_name 查看现有索引结构
- 借助 performance_schema 或慢查询日志发现潜在问题 SQL
- 删除长期未使用的冗余索引，减少维护开销
- 考虑使用覆盖索引，让查询只需访问索引即可完成
基本上就这些。关键是根据实际业务查询特征动态调整，保持索引精简有效。
