优化复杂WHERE子句需合理设计索引，确保高频过滤字段建立单列或复合索引，避免在索引字段使用函数，改用可索引的范围查询以提升性能。
当 SQL 查询中的 WHERE 子句变得复杂时，容易导致性能下降、可读性差和维护困难。优化这类查询需要从索引设计、逻辑简化、执行计划分析等多方面入手。关键在于减少扫描数据量、提升索引利用率，并让条件判断更高效。
合理使用索引加速过滤
复杂的 WHERE 条件若不能有效利用索引，数据库将进行全表扫描，严重影响性能。
- 确保 WHERE 中频繁使用的字段（尤其是等值、范围判断）已建立合适的单列或复合索引
- 复合索引注意字段顺序：优先放选择性高、常用于等值匹配的字段
- 避免在索引字段上使用函数或表达式，如 WHERE YEAR(create_time) = 2023，应改写为 WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time
- 对 OR 条件特别注意：如果多个分支无法共用索引，考虑用 UNION ALL 拆分查询
简化布尔逻辑结构
过多的 AND、OR 和括号嵌套不仅难读，还可能干扰查询优化器判断执行顺序。
- 使用逻辑代数规则化简条件，比如提取公共项、消除冗余判断
- 将固定的或低概率触发的条件提前评估，在应用层过滤掉无效请求，减少数据库压力
- 把可选筛选条件（如前端多条件搜索）改为动态拼接 SQL 或使用 COALESCE 处理 NULL 参数，避免“伪条件”影响执行计划
拆分复杂查询提升可维护性
面对极端复杂的 WHERE 子句，可以考虑结构重构。
- 使用 CTE（WITH 子句）或临时表分步处理，每一步只关注一部分逻辑
- 将部分计算逻辑下推到子查询中，先缩小数据集再做关联与过滤
- 对于多维度组合筛选，考虑物化视图或宽表预聚合，变复杂查询为简单查找
基本上就这些。核心是让数据库用上索引、少扫数据、逻辑清晰。定期通过 EXPLAIN 分析执行计划，观察是否走索引、预估行数是否准确，才能真正验证优化效果。
