答案是通过EXPLAIN分析执行计划，合理创建索引并遵循最左前缀原则，避免全表扫描和回表，优化查询结构与系统配置，提升MySQL查询性能。
在MySQL中优化查询计划，关键在于理解查询执行过程并合理利用索引、表结构和配置参数。通过分析查询计划（Execution Plan），可以发现性能瓶颈并进行针对性调整。以下是一些实用的MySQL查询计划优化方法。
使用EXPLAIN分析查询计划
在SQL语句前加上EXPLAIN或EXPLAIN FORMAT=JSON，可以查看MySQL如何执行该查询。重点关注以下几个字段：
- type：连接类型，从优到差为 system → const → eq_ref → ref → range → index → ALL，应尽量避免ALL（全表扫描）。
- key：实际使用的索引，若为NULL说明未使用索引。
- rows：MySQL估计需要扫描的行数，越小越好。
- Extra：额外信息，如“Using filesort”、“Using temporary”等通常表示性能问题。
例如：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;合理创建和使用索引
索引是提升查询性能的核心手段。但索引并非越多越好，需根据查询模式设计。
- 为WHERE、JOIN、ORDER BY涉及的列建立索引。
- 使用复合索引时注意最左前缀原则，例如索引(a,b,c)，查询条件包含a、a=b、a=b AND c才可能命中。
- 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。
- 考虑使用覆盖索引，即查询字段全部包含在索引中，避免回表。
示例：创建覆盖索引
优化查询语句结构
写法不当会干扰优化器选择最优执行计划。
- 避免SELECT *，只查需要的字段，减少数据传输和回表次数。
- 用INNER JOIN代替子查询（在某些情况下更高效）。
- LIMIT配合ORDER BY时注意是否触发filesort，可通过索引优化排序。
- 避免在WHERE中使用OR连接非索引字段，必要时用UNION替代。
调整系统配置与统计信息
MySQL优化器依赖统计信息做决策，过时的统计可能导致错误的执行计划。
- 定期运行ANALYZE TABLE table_name;更新表的统计信息。
- 适当调整optimizer_switch参数，如关闭某些代价较高的规则。
- 设置合适的join_buffer_size、sort_buffer_size等内存参数，避免磁盘临时表。
查看当前优化器设置：
SELECT @@optimizer_switch;基本上就这些。掌握EXPLAIN工具、善用索引、规范SQL写法，并保持统计信息准确，就能有效优化MySQL查询计划。不复杂但容易忽略细节。
