合理选择和优化索引需根据查询模式与数据分布，优先为高选择性列及常用查询条件创建索引；使用组合索引时遵循最左前缀原则，并将筛选性强的列前置；避免在索引列上使用函数、表达式或隐式类型转换，防止索引失效；定期通过EXPLAIN分析执行计划，删除冗余索引，利用覆盖索引减少回表，确保索引精准有效提升查询性能。
在 MySQL 中，合理选择和优化索引能显著提升查询效率。关键在于理解查询模式、数据分布以及索引的工作机制。以下是一些实用的优化策略。
1. 选择合适的列创建索引
并不是所有列都适合加索引。应优先为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列建立索引。
- 高选择性的列（如用户ID、订单号）更适合索引，因为它们能快速缩小结果集。
- 避免在低选择性列（如性别、状态标志）上单独建索引，除非配合组合索引使用。
- 字符串字段若过长，可考虑前缀索引，但要确保前缀足够区分数据。
2. 使用组合索引并注意列顺序
组合索引遵循最左前缀原则，即查询必须从索引的最左列开始才能有效利用索引。
- 将筛选性最强的列放在前面，例如 (status, created_at) 中如果 status 只有两个值，则不如把时间放后面。
- 如果查询常按 user_id 和 create_time 过滤，应建立 (user_id, create_time) 索引，而不是分开两个单列索引。
- 覆盖索引可以避免回表，即索引中包含查询所需的所有字段，直接从索引获取数据。
3. 避免索引失效的写法
某些 SQL 写法会导致索引无法使用，需特别注意。
- 不要在索引列上使用函数或表达式，如 WHERE YEAR(create_time) = 2023 会全表扫描，应改为范围查询。
- 避免隐式类型转换，比如字符串字段与数字比较时可能不走索引。
- 使用 LIKE 时，前导通配符（如 '%abc'）会使索引失效，尽量用 'abc%'。
- OR 条件可能导致索引失效，尤其是涉及多个字段时，可用 UNION 优化。
4. 定期分析和优化索引
随着数据增长和查询变化，原有索引可能不再高效。
- 使用 EXPLAIN 分析查询执行计划，查看是否走了预期索引、有无临时表或文件排序。
- 通过 information_schema.statistics 查看现有索引情况。
- 删除冗余或从未使用的索引，减少写操作开销和存储占用。
- 考虑使用 pt-index-usage 工具分析慢日志，识别无效索引。
基本上就这些。关键是根据实际查询需求设计索引，持续监控性能表现，及时调整策略。索引不是越多越好，精准有效才是目标。
