加索引不一定提升查询性能，关键在于合理创建与使用。1.适合创建索引的情况包括：经常出现在where条件中的列、用于join连接的列、需要排序或分组的列、唯一值较多的列（如email），而唯一性差的字段（如性别）不适合；2.正确创建索引需注意：选择合适的索引类型（如b+树适用于范围查找，默认使用即可）、组合索引顺序影响查询效果（如name和age组成的索引不能单独用于age查询）、控制字符串索引长度以提升效率（如对email字段前10位建索引）；3.查询时应避免在where中对字段运算或使用函数（如year(create_time)失效）、like以%开头会失效但结尾可用索引、尽量避免select *以利用覆盖索引；4.维护索引应注意：定期清理冗余索引、删除无用索引、谨慎为频繁更新字段加索引，并通过explain分析执行计划确认是否命中索引。
索引是MySQL中提升查询性能最有效的手段之一，但不是只要加了索引就一定快。真正发挥索引作用的关键，在于怎么创建、如何使用，以及是否合理匹配查询语句。
什么时候该创建索引？
索引不是越多越好，也不是所有字段都适合加索引。通常来说，以下几种情况适合创建索引：
- 经常出现在
WHERE条件中的列 - 用于
JOIN连接的列 - 需要排序（
ORDER BY）或分组（GROUP BY）的列 - 查询结果中唯一值较多的列（高选择性）
比如一个用户表的email字段，每个用户基本都是唯一的，这种字段加索引效果很好；而像“性别”这种只有男/女两个值的字段，加索引几乎没用。
如何正确创建索引？
创建索引时要注意几个关键点，否则可能达不到预期效果。
使用合适的索引类型
MySQL常用的索引类型有：
- B+树索引（默认）：适用于范围查找、排序等场景
- 哈希索引：仅支持等值比较，不支持范围查询
- 全文索引：用于文本内容的模糊匹配
一般情况下，默认使用B+树即可满足大多数需求。
注意组合索引的顺序
组合索引是指在多个字段上建立一个联合索引，比如：
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);
这个索引可以用于查询name，或者同时查询name和age，但不能单独用于查询age。因为索引是按字段顺序构建的，所以组合索引的字段顺序非常重要。
控制索引长度（尤其是字符串）
对于较长的字符串字段（如VARCHAR(255)），可以指定前缀长度来创建索引：
CREATE INDEX idx_email_prefix ON users(email(10));
这样可以减少索引大小，提高写入效率，但前提是前10个字符已经具备足够区分度。
查询时如何利用好索引？
即使有了索引，如果SQL写法不当，也可能导致索引失效。
避免在WHERE条件中对字段做运算或函数操作
例如：
SELECT * FROM users WHERE YEAR(create_time) = 2023;
这会导致create_time上的索引无法使用。正确的做法是改写为：
SELECT * FROM users WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
不要在LIKE中以通配符开头
下面这条语句不会走索引：
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%Tom';
但如果写成：
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'Tom%';
就可以命中索引。
尽量避免SELECT *
如果你只需要几个字段，不要用SELECT *，而是明确列出需要的字段。这样可以利用覆盖索引，直接从索引中取数据，不需要回表查询。
索引维护与注意事项
索引虽然能加快查询速度，但也会影响写入性能（插入、更新、删除）。因此要注意以下几点：
- 定期检查冗余索引，避免重复创建
- 删除不再使用的索引，减少维护成本
- 对频繁更新的字段谨慎加索引
- 可以使用
EXPLAIN分析SQL执行计划，确认是否命中索引
比如运行：
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';
查看输出中的key列是否有值，type是否为ref或range，判断是否有效使用了索引。
基本上就这些。索引优化看起来简单，其实有很多细节容易被忽略，特别是在实际业务查询中，不同SQL写法带来的影响差异很大。多用EXPLAIN、多观察慢查询日志，才是持续优化的关键。
