合理使用索引、优化sql语句、分析执行计划、优化表结构可显著提升mysql查询效率，需从多方面持续优化。

MySQL查询效率直接影响应用性能，尤其在数据量大、并发高的场景下更为关键。优化查询不只是加索引那么简单，需要从sql语句、表结构、索引设计、执行计划等多个方面综合考虑。以下是实用的MySQL查询效率提升技巧。

合理使用索引

索引是提升查询速度最直接的方式，但不恰当的使用反而会拖慢性能。

• 为常用查询字段创建索引：如WHERE、ORDER BY、GROUP BY涉及的列。
• 避免过度索引：每个额外索引都会增加写操作的开销，影响INSERT、UPDATE、delete性能。
• 使用复合索引注意顺序：将选择性高的字段放在前面，遵循“最左前缀”原则。
• 避免在索引列上做函数操作：如WHERE YEAR(create_time) = 2023会导致索引失效，应改为create_time BETWEEN ‘2023-01-01’ AND ‘2023-12-31’。

优化SQL语句写法

很多慢查询源于不合理的SQL写法。

• 避免select *：只查询需要的字段，减少数据传输和解析开销。
• 用LIMIT限制结果集：尤其是分页查询，避免返回大量无用数据。
• 少用子查询，优先使用JOIN：MySQL对子查询优化较弱，复杂嵌套容易导致性能下降。
• 避免在WHERE中使用NULL判断：尽量保证字段不允许为NULL，或使用默认值，提高索引效率。
• 慎用LIKE ‘%xxx’：以通配符开头的模糊查询无法使用索引，可考虑全文索引或搜索引擎替代。

分析执行计划（EXPLaiN）

通过EXPLAIN命令查看SQL执行计划，是诊断慢查询的核心手段。

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• 关注type字段：ALL表示全表扫描，需优化；index或ref更理想。
• 检查key是否使用了预期索引。
• 查看rows估算扫描行数，越少越好。
• 注意Extra中的提示，如”using filesort”或”Using temporary”说明存在性能瓶颈。

优化表结构与数据类型

良好的表设计是高效查询的基础。

• 选择合适的数据类型：用TINYint代替INT存储状态值，用VARCHAR而非TEXT存储短文本。
• 尽量使用NOT NULL：NULL值处理更复杂，影响索引和比较操作。
• 拆分大字段：如将TEXT类型的描述字段单独建表，避免影响主表查询性能。
• 适当冗余减少JOIN：在高并发场景下，适度反范式化可显著提升查询速度。

基本上就这些。关键是养成写SQL时就考虑性能的习惯，结合慢查询日志定期分析，持续优化。MySQL查询效率提升不是一蹴而就，而是日常积累的过程。