全表扫描因查询无法有效利用索引导致，解决方法包括为查询字段如email创建索引、避免在索引列上使用函数，例如将YEAR(create_time)改为范围查询。
MySQL 出现全表扫描通常是因为查询无法有效利用索引，导致数据库需要遍历整张表来查找符合条件的数据。这在数据量大的情况下会严重影响性能。要减少全表扫描，核心思路是合理设计索引、优化查询语句、调整表结构。以下是具体优化方法。
1. 确保查询条件使用了索引
全表扫描最常见的原因是查询字段没有建立合适的索引。比如下面的查询：
SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';如果 email 字段没有索引，MySQL 就只能全表扫描。解决方法是为 email 添加索引：
CREATE INDEX idx_email ON users(email);注意：索引不是越多越好，写操作（INSERT、UPDATE、DELETE）会变慢，需权衡读写比例。
2. 避免在索引列上使用函数或表达式
即使字段有索引，如果在 WHERE 条件中对索引列使用函数，索引也会失效：
SELECT * FROM users WHERE YEAR(create_time) = 2023;应改写为：
SELECT * FROM users WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time这样可以利用 create_time 上的索引，避免全表扫描。
3. 使用覆盖索引减少回表
覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有字段，不需要再回到主表查数据。例如：
SELECT name, age FROM users WHERE city = 'Beijing';如果创建联合索引：
CREATE INDEX idx_city_name_age ON users(city, name, age);这个查询就可以直接从索引中获取数据，避免访问数据行，提升效率。
4. 合理使用联合索引，注意最左前缀原则
联合索引遵循最左前缀匹配规则。例如索引 (a, b, c)，以下查询能命中索引：
- WHERE a = 1
- WHERE a = 1 AND b = 2
- WHERE a = 1 AND b = 2 AND c = 3
但以下不会：
- WHERE b = 2（跳过 a）
- WHERE c = 3
设计联合索引时，把区分度高、经常用于查询的字段放在前面。
5. 避免 SELECT *
使用 SELECT * 不仅增加 I/O 开销，还容易导致无法使用覆盖索引。建议只查询需要的字段：
SELECT id, name, email FROM users WHERE status = 1;配合索引设计，更容易命中覆盖索引，减少回表和全表扫描。
6. 分析执行计划（EXPLAIN）
使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划，重点关注：
- type：ALL 表示全表扫描，index 表示索引扫描，ref/eq_ref 更好
- key：实际使用的索引
- rows：扫描行数，越少越好
- Extra：出现 Using where; Using filesort 或 Using temporary 要警惕
通过 EXPLAIN 可快速定位是否发生全表扫描及原因。
7. 定期优化表结构和统计信息
MySQL 依赖统计信息选择执行计划。长时间未更新可能导致优化器误判。可执行：
ANALYZE TABLE users;更新表的统计信息，帮助优化器做出更优选择。
基本上就这些。关键在于理解查询行为，结合索引机制，持续通过 EXPLAIN 验证效果。不复杂但容易忽略细节。
