答案是优化索引和查询写法可提升SQL多条件过滤性能。应创建以等值字段在前、范围字段在后的复合索引，如CREATE INDEX idx_orders_filter ON orders (customer_id, status, create_time)；避免函数操作、OR连接及隐式转换，使用EXPLAIN检查执行计划，确保索引生效，防止全表扫描和临时表生成。
SQL查询在多条件过滤时变慢，通常是因为数据量大、索引不合理或查询写法低效。要提升性能，关键是优化索引和执行计划。
合理创建复合索引
多个WHERE条件同时使用时，单列索引可能无法充分发挥作用。应根据查询中的常用字段组合建立复合索引。
比如查询语句是：
SELECT * FROM orders WHERE status = 'shipped' AND customer_id = 12345 AND create_time > '2023-01-01';建议创建如下复合索引：
CREATE INDEX idx_orders_filter ON orders (customer_id, status, create_time);注意字段顺序：等值查询字段放前面，范围查询字段放最后。这样能最大化索引利用率。
避免全表扫描和临时表
查看执行计划（EXPLAIN），确认是否走了索引。如果出现type=ALL或Extra=Using temporary，说明存在性能瓶颈。
常见问题包括：
- 对字段进行函数操作，如 WHERE YEAR(create_time) = 2023，会导致索引失效
- 使用OR连接多个条件时未正确使用索引
- 数据类型不匹配，如字符串字段传入数字导致隐式转换
改写方式示例：
-- 错误写法WHERE YEAR(create_time) = 2023;
-- 正确写法
WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time
减少返回数据量
SELECT * 在多条件查询中尤其危险，特别是大宽表。应只选择必要字段。
建议做法：- 明确列出需要的字段，避免读取无用列
- 分页查询加LIMIT，配合游标或时间戳做增量拉取
- 大数据场景考虑先查主键，再关联原表获取详情
分析执行计划并拆分复杂查询
使用EXPLAIN分析SQL执行路径，重点关注key是否命中、rows扫描行数、Extra信息。
当多个AND条件涉及不同索引时，MySQL未必能合并使用。此时可尝试：
- 将查询拆分为子查询，先通过索引过滤出主键
- 用INNER JOIN代替部分WHERE条件
- 考虑使用覆盖索引，让查询直接从索引获取数据
基本上就这些。关键不是加索引就行，而是理解查询逻辑和数据分布，让数据库用最少的资源完成过滤。定期维护统计信息和重建碎片化索引也有帮助。
