合理使用索引可加速查询，避免过度索引及在索引列使用函数；2. 优化SQL结构，只查必要字段，慎用LIKE和子查询；3. 利用EXPLAIN分析执行计划，关注type、key、rows和Extra信息；4. 优化表设计，选合适数据类型，拆分大字段，必要时分库分表，并定期更新统计信息。
MySQL查询优化是提升数据库性能的关键环节，合理的优化策略能显著减少响应时间、降低资源消耗。以下是常见的MySQL查询优化方法，结合实际使用场景更具操作性。
1. 合理使用索引
索引是查询加速的核心手段，但需正确使用：
- 为常用查询字段创建索引：如WHERE、ORDER BY、GROUP BY涉及的列。
- 避免过度索引：每个额外索引都会增加写操作的开销，影响INSERT、UPDATE、DELETE性能。
- 使用复合索引注意顺序：遵循最左前缀原则，例如索引(a,b,c)，查询条件包含a或a+b或a+b+c才有效。
- 避免在索引列上使用函数或表达式：如WHERE YEAR(create_time) = 2024会导致索引失效，应改为范围查询。
2. 优化查询语句结构
编写高效SQL是基础，避免不必要的数据处理：
- 只查需要的字段：用SELECT col1, col2代替SELECT *，减少IO和网络传输。
- 避免在WHERE中使用NULL判断：尽量让字段设为NOT NULL，否则IS NULL可能无法走索引。
- 慎用LIKE '%value'：前模糊匹配无法使用索引，可考虑全文索引或反向索引等替代方案。
- 减少子查询嵌套：尽量用JOIN代替多层子查询，执行计划更清晰，性能更好。
3. 利用执行计划分析（EXPLAIN）
通过EXPLAIN查看SQL执行路径，识别性能瓶颈：
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- 关注type字段：ALL表示全表扫描，应优化到range、ref或index级别。
- 查看key是否使用了预期索引。
- 检查rows扫描行数是否过大。
- 留意Extra信息，如“Using filesort”或“Using temporary”提示存在性能问题。
4. 表结构与设计优化
良好的数据库设计是长期性能保障：
- 选择合适的数据类型：用INT而非VARCHAR存数字，用DATE存日期，节省空间且提高比较效率。
- 适当拆分大字段：TEXT、BLOB等大字段可单独成表，避免影响主表查询效率。
- 考虑分库分表：当单表数据量超过千万级，可按时间或业务维度进行水平拆分。
- 定期维护表统计信息：使用ANALYZE TABLE更新索引分布，帮助优化器选择更优执行计划。
基本上就这些。关键是在开发阶段就养成良好习惯，配合监控和慢查询日志持续优化，才能让MySQL稳定高效运行。
