索引设计原则
优化查询速度的核心在于建立高效索引。优先选择出现在WHERE、JOIN、ORDER BY中的高频查询字段，例如用户表的注册时间、订单表的交易编号等。对于组合索引需遵循最左匹配原则，将区分度高的字段置于左侧，如将用户ID+城市ID组合索引优于相反顺序。
应避免以下低效场景：
- 在性别等低区分度字段单独建索引
- 索引列参与函数计算或类型转换
- 包含超过5个字段的复合索引
常见优化技巧
通过EXPLAIN分析执行计划可发现潜在问题。当发现全表扫描时，需考虑：
- 将
LIKE '%abc%'改为前缀匹配LIKE 'abc%' - 用
BETWEEN替代IN查询连续数值 - 使用覆盖索引避免回表查询
| 场景 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 用户搜索 | 1.2s | 0.15s |
| 订单统计 | 3.8s | 0.45s |
索引维护策略
建议每月执行OPTIMIZE TABLE消除索引碎片，特别是频繁更新的表。通过SHOW INDEX命令监控索引使用率，及时删除未使用的冗余索引。对于日志类时序数据，采用分区索引可提升查询效率30%以上。
案例分析
某电商平台在用户地址表添加(province,city)组合索引后，地区筛选查询从780ms降至95ms。通过将WHERE status IN (1,2,3)改写为WHERE status BETWEEN 1 AND 3，订单查询速度提升40%。
索引优化需要结合业务场景持续调优，通过查询模式分析、执行计划解读和索引监控形成闭环。合理设计的索引可使查询速度提升10-100倍，同时需平衡读写性能，避免过度索引影响写入效率。
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