提升mysql查询性能的关键在于合理使用索引及多种优化策略。1. 选择合适的索引列，重点考虑where、order by和join子句中的列，避免冗余索引；2. 使用复合索引并遵循最左前缀原则，提高多条件查询效率；3. 对长文本列使用前缀索引以节省空间；4. 避免在where子句中对字段使用函数或表达式，防止索引失效；5. 利用explain分析执行计划，查看是否命中索引及扫描行数；6. 定期维护索引，如optimize table重建碎片化索引；7. 合理设置查询缓存提升重复查询效率；8. 垂直分割表减少io压力；9. 使用分区表提升大数据量处理效率；10. 必要时升级硬件如增加内存或使用ssd。此外，还需注意索引失效的常见原因，如or条件、like前导模糊、数据类型不匹配、not in操作、对索引列计算或函数处理等。除索引外，还应优化表结构、sql语句，调整mysql配置参数，使用连接池、读写分离、分库分表，甚至结合nosql数据库来全面提升性能。
MySQL查询优化，说白了就是让你的数据库查询速度飞起来。索引是关键，但不是唯一解。下面就来聊聊如何通过索引及其他方式提升MySQL的查询性能。
解决方案
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选择合适的索引列： 别一股脑儿全建索引，要针对WHERE子句、ORDER BY子句、JOIN子句中的列来考虑。索引建多了，写操作变慢，维护成本也高。
使用复合索引： 如果你的查询条件经常包含多个列，那么复合索引比多个单列索引更有效。注意索引列的顺序，遵循最左前缀原则。
前缀索引： 对于BLOB、TEXT或者VARCHAR类型的列，如果需要索引，可以考虑使用前缀索引，只索引列的一部分字符，节省空间，但会降低精度。
避免在WHERE子句中使用函数或表达式： 这会导致索引失效，因为MySQL无法使用索引来直接定位到满足条件的行。尽量在应用程序中处理数据。
优化SQL语句： 使用EXPLAIN分析SQL语句的执行计划，看看是否使用了索引，以及扫描的行数。避免全表扫描。
定期维护索引： 随着数据的增删改，索引可能会变得碎片化，影响查询性能。定期使用OPTIMIZE TABLE命令重建索引。
合理设置缓存： MySQL有查询缓存，可以缓存查询结果，避免重复查询。但要注意，如果表数据经常变化，查询缓存的命中率会降低。
垂直分割表： 把不常用的列放到另外一张表，减少每次查询需要读取的数据量，提高IO效率。
使用分区表： 对于大数据量的表，可以考虑使用分区表，将数据分散到多个物理文件中，提高查询效率。
硬件升级： 如果以上方法都尝试过了，查询性能还是不行，那就考虑升级硬件吧，比如增加内存、使用SSD硬盘。
索引失效的常见原因有哪些？
索引失效的情况挺多的，我总结了一些常见的：
WHERE子句中使用OR： 如果OR连接的两个条件都涉及到索引，MySQL会评估使用哪个索引更有效，但如果其中一个条件没有索引，或者MySQL认为全表扫描更有效，那么索引就会失效。
LIKE语句中使用前导模糊匹配： 比如
WHERE column LIKE '%abc'，索引无法使用。但如果是WHERE column LIKE 'abc%'，索引是可以使用的。数据类型不匹配： 比如列的数据类型是VARCHAR，而查询条件是数字，MySQL会尝试将VARCHAR类型转换为数字类型，这会导致索引失效。
NOT IN和操作： 一般情况下，这些操作会导致索引失效。但也有例外，比如MySQL优化器认为使用索引比全表扫描更有效时，可能会使用索引。
对索引列进行计算： 比如
WHERE column + 1 = 5，索引无法使用。索引列参与函数运算： 比如
WHERE UPPER(column) = 'ABC'，索引无法使用。
如何使用EXPLAIN分析SQL语句？
EXPLAIN是MySQL提供的一个非常有用的工具，可以帮助你了解MySQL是如何执行SQL语句的。使用方法很简单，只需要在SQL语句前面加上EXPLAIN关键字即可。
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;
执行结果会返回多行数据，每一行代表一个查询计划的步骤。其中比较重要的几个字段包括：
id： 查询的标识符。如果SQL语句比较复杂，包含子查询或UNION，那么会有多个id。
select_type： 查询的类型，比如SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（最外层查询）、SUBQUERY（子查询）等。
table： 查询的表名。
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type： 访问类型，表示MySQL是如何查找表中的行。常见的类型包括：
- system： 表中只有一行数据。
- const： 通过索引一次就找到了。
- eq_ref： 使用唯一索引或主键索引。
- ref： 使用非唯一索引。
- range： 在索引范围内查找。
- index： 全索引扫描。
- ALL： 全表扫描。
possible_keys： 可能使用的索引。
key： 实际使用的索引。
key_len： 索引的长度。
ref： 使用哪个列或常数与索引列进行比较。
rows： MySQL估计需要扫描的行数。
Extra： 额外信息，比如Using index（使用了覆盖索引）、Using where（使用了WHERE子句）等。
通过分析EXPLAIN的结果，你可以判断SQL语句是否使用了索引，以及扫描的行数。如果发现SQL语句没有使用索引，或者扫描的行数过多，那么就需要优化SQL语句或调整索引。
除了索引，还有哪些MySQL优化策略？
除了索引之外，还有很多其他的MySQL优化策略：
优化表结构： 选择合适的数据类型，比如能用TINYINT就不要用INT。尽量避免使用TEXT和BLOB类型，如果一定要用，可以考虑垂直分割表。
优化SQL语句： 避免使用SELECT *，只查询需要的列。尽量避免使用子查询，可以使用JOIN代替。避免在WHERE子句中使用函数或表达式。
调整MySQL配置： 比如调整innodb_buffer_pool_size（InnoDB缓冲池大小）、query_cache_size（查询缓存大小）等参数，可以提高MySQL的性能。
使用连接池： 减少数据库连接的创建和销毁的开销。
读写分离： 将读操作和写操作分离到不同的数据库服务器上，提高系统的并发能力。
分库分表： 对于大数据量的表，可以考虑使用分库分表，将数据分散到多个数据库服务器上，提高查询效率。
使用NoSQL数据库： 对于一些非关系型的数据，可以考虑使用NoSQL数据库，比如Redis、MongoDB等。
