合理设计索引可提升delete效率，需平衡查询性能与写入开销；为高频条件字段建复合索引，避免过度索引，分批删除大量数据，并考虑软删除替代物理删除以降低系统压力。
在 mysql 中，DELETE 操作的性能受索引影响较大。合理的索引设计能加快 WHERE 条件的匹配速度，但索引过多又会拖慢删除效率，因为每删一行数据，所有相关索引也需同步更新。要优化 DELETE 操作对索引的影响，关键在于平衡查询效率和写入开销。
合理设计索引以加速 WHERE 条件
大多数 DELETE 操作都带有 WHERE 子句，如果 WHERE 条件字段没有索引，MySQL 就得进行全表扫描，这不仅慢，还容易引发锁争用。
建议如下：
- 为频繁用于删除条件的字段建立索引，比如 status、created_at、user_id 等。
- 使用复合索引时，注意字段顺序，将筛选性高的字段放在前面。
- 避免在低基数字段（如 status 只有 0/1）上单独建索引，除非配合高频查询。
例如：DELETE FROM orders WHERE user_id = 123 AND status = 0; 建议建立 (user_id, status) 的复合索引。
避免过度索引
每个索引都需要在 DELETE 时维护，尤其是 B+ 树结构的更新涉及磁盘 I/O 和锁操作。索引越多，删除越慢。
可以采取以下措施：
- 定期审查无用或重复的索引，使用 information_schema.statistics 或 sys.schema_unused_indexes 查看使用情况。
- 删除仅用于低频查询却严重影响写入性能的索引。
- 考虑将某些非关键索引改为表达式索引或前缀索引，减少空间和维护成本。
分批删除大量数据
一次性删除大量数据会导致索引频繁更新、事务日志膨胀、锁表时间变长，甚至触发主从延迟。
推荐做法：
- 使用 LIMIT 分批删除，每次处理几千行。
- 在批次之间加入短暂延迟，缓解系统压力。
- 确保每批删除都能命中索引，避免后期扫描变慢。
示例：
DELETE FROM logs WHERE created_at < ‘2023-01-01’ LIMIT 1000;
考虑软删除替代物理删除
如果业务允许，用 UPDATE 标记“已删除”状态，而不是直接 DELETE。
好处包括：
- 避免索引结构频繁变动。
- 减少事务日志和缓冲池压力。
- 支持数据恢复。
此时只需在查询时过滤 deleted = 0，并为 deleted 字段加索引以提升效率。
基本上就这些。核心是根据实际 DELETE 模式调整索引策略，既保证条件高效，又控制写入负担。不复杂但容易忽略细节。