1. 创建索引

对于查询占主要的应用场景，索引显得尤为重要。很多时候性能问题的根源很简单：我们忘了添加索引，或者没有添加更为有效的索引。如果不加索引，哪怕只是查找一条特定的数据，数据库也可能进行一次全表扫描。如果表的数据量很大而符合条件的结果很少，不加索引会引起致命的性能下降。

但是，并非所有情况都必须建索引。例如“性别”列可能只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。

2. 复合索引

假设有如下查询语句：

SELECT * FROM users WHERE area = 'beijing' AND age = 22;

如果在 area 和 age 上分别创建单个索引，由于 MySQL 查询每次通常只能使用一个索引，虽然这样相比不做索引时的全表扫描提高了很多效率，但如果在 area、age 两列上创建复合索引，将带来更高的效率。

如果我们创建了 (area, age, salary) 的复合索引，那么其实相当于创建了 (area, age, salary)、(area, age)、(area) 三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此，我们在创建复合索引时，应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。

3. 避免字段默认值为 NULL

在数据库设计时，尽量不要让字段的默认值为 NULL。只要列中包含 NULL 值，可能会对索引的有效性产生影响；在复合索引中，只要有一列含有 NULL 值，那么这一列对于此复合索引可能就是无效的。

注意：不同存储引擎对 NULL 值的索引处理方式有所不同，但为了避免查询逻辑复杂化及潜在的性能损耗，建议尽量定义为 NOT NULL。

4. 使用短索引

对字符串列进行索引时，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个 CHAR(255) 的列，在前 10 个或 20 个字符内多数值已是唯一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度，而且可以节省磁盘空间和 I/O 操作。

5. 排序与索引

MySQL 查询通常只使用一个索引。因此，如果 WHERE 子句中已经使用了索引的话，那么 ORDER BY 中的列是不会使用索引的。因此，在数据库默认排序可以符合要求的情况下，不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要，最好给这些列创建复合索引。

6. LIKE 语句优化

一般情况下不鼓励使用 LIKE 操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。

  • LIKE '%aaa%'：不会使用索引。
  • LIKE 'aaa%'：可以使用索引。

7. 避免对列进行运算

以下写法将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描：

SELECT * FROM users WHERE YEAR(adddate) < 2007;

我们可以改成如下写法，以利用索引：

SELECT * FROM users WHERE adddate < '2007-01-01';

8. 避免使用 NOT IN 和 <>

NOT IN 和 <> 操作通常都不会使用索引，将进行全表扫描。

  • NOT IN 可以用 NOT EXISTS 代替。
  • id <> 3 则可使用 id > 3 OR id < 3 来代替。
说明：本文基于 MySQL 通用优化原则整理。部分细节（如 NULL 值索引行为、索引合并特性等）可能因 MySQL 版本（5.7/8.0）及存储引擎（InnoDB/MyISAM）的不同而有所差异，实际生产环境请结合具体版本测试验证。