MySQL 查询性能优化：从索引到执行计划的深度实践

在数据库应用开发中，MySQL 的查询性能直接影响系统的响应速度和用户体验。当数据量达到百万级甚至千万级时，一个未经优化的 SQL 语句可能导致查询耗时从毫秒级飙升至秒级，严重时甚至引发数据库雪崩。本文将从索引设计、查询结构优化、执行计划分析三个维度，结合实际案例讲解 MySQL 查询性能优化的核心技术。​

索引优化：性能提升的基石​

索引是 MySQL 加速查询的核心机制，但不合理的索引设计反而会降低性能。B + 树索引作为 MySQL 的默认索引类型，其查询效率与索引字段的选择密切相关。​

在设计索引时，需遵循最左前缀匹配原则。例如对用户表（user）的 name 和 age 字段建立联合索引（name,age），那么以下查询能有效利用索引：​

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SELECT * FROM user WHERE name='张三' AND age=25;​

SELECT * FROM user WHERE name='张三';​

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但SELECT * FROM user WHERE age=25无法使用该联合索引，因为跳过了左侧的 name 字段。​

对于字符串字段，可通过前缀索引减少索引体积。如对邮箱字段建立前缀索引：​

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ALTER TABLE user ADD INDEX idx_email (email(10));​

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这会仅使用邮箱的前 10 个字符创建索引，在保证区分度的同时降低存储空间占用。​

需要警惕过度索引的问题。每张表的索引数量建议控制在 5 个以内，因为索引会降低 INSERT、UPDATE、DELETE 操作的性能 —— 每次数据变更都需要同步更新索引结构。