先查 explain 看执行计划，type 为 all/index、key 为空或 key_len 偏小说明索引未用或未用全；like '%abc'、字段加函数或计算均会导致索引失效。
WHERE 条件里字段没走索引？先查 EXPLAIN 看执行计划
MySQL 不会自动告诉你 WHERE 里的字段用没用上索引，得靠 EXPLAIN 主动看。不查就调，纯靠猜，十有八九在修幻觉。
常见错误现象：明明给 user_id 加了索引，但 SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 还是慢；或者加了联合索引 (status, created_at)，但写成 WHERE created_at > '2024-01-01' 就完全失效。
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EXPLAIN结果里type是ALL或index，基本等于全表/全索引扫描，得警惕 -
key字段为空，说明压根没选索引；key_len比预想的小，可能是只用了联合索引的前缀 - 注意
possible_keys和key的区别：前者是“可选”，后者才是“真用”
LIKE '%abc' 为什么索引失效？因为 B+ 树不支持后缀匹配
索引底层是 B+ 树，靠左前缀有序存储，LIKE 'abc%' 能用索引，LIKE '%abc' 或 LIKE '%abc%' 就不行——没法从树根往下定位起始点。
使用场景：搜索框模糊查用户昵称、商品标题等，前端输入“张三”，后端拼成 WHERE name LIKE '%张三%'，性能直接崩。
- 能改前缀匹配就改，比如把搜索逻辑调整为“以…开头”，用
LIKE '张三%' - 实在要后缀查，考虑生成反向字段：加一列
name_reversed，存REVERSE(name)，再建索引，查时也用REVERSE('张三') - 全文索引（
FULLTEXT）适合长文本关键词搜，但不适用于精确短字符串匹配，且仅 MyISAM/InnoDB 支持有限
WHERE 中对字段做函数或计算，索引立即失效
只要 WHERE 里出现 YEAR(created_at) = 2024、UPPER(name) = 'ADMIN'、id + 1 = 100 这类写法，对应字段的索引就作废——MySQL 无法把函数结果映射回原始索引值。
性能影响明显：一个百万级订单表，WHERE DATE(created_at) = '2024-05-20' 可能比 WHERE created_at >= '2024-05-20' AND created_at 慢几十倍。
- 日期范围尽量手写边界，别依赖
DATE()、HOUR()等函数 - 大小写比较统一存小写，查询也用小写，避免
LOWER()包裹 - 如果必须函数处理，且查询频繁，可建函数索引（MySQL 8.0.13+）：
CREATE INDEX idx_name_lower ON users ((LOWER(name)))
联合索引的顺序不是随便排的：高区分度字段放前面不总对
老说法“把区分度高的字段放左边”在某些场景反而拖累。关键要看查询模式是否满足最左前缀原则，以及 WHERE 条件是否经常只用到右边字段。
例如：表有字段 status（只有 3 个值）、user_id（百万级唯一）、created_at（时间戳）。如果大部分查询是 WHERE user_id = ? AND status = ?，那索引 (user_id, status) 比 (status, user_id) 更实用；但如果还有大量 WHERE status = ? ORDER BY created_at DESC，那 (status, created_at) 才能覆盖排序。
- 优先按高频查询条件顺序建联合索引，而不是单看字段基数
- WHERE 中出现的字段顺序 ≠ 索引字段顺序，但必须满足最左连续匹配
- ORDER BY 和 GROUP BY 字段如果和 WHERE 共用索引，也能避免文件排序（
Using filesort），这点容易被忽略
索引不是越多越好，每个额外索引都增加写开销、占用磁盘、拖慢 INSERT/UPDATE。真正卡住查询的，往往不是缺索引，而是 WHERE 写法绕过了已有索引——盯紧 EXPLAIN 输出，比盲目加索引管用得多。
