优化MySQL执行计划需先用EXPLAIN分析查询，确保高效使用索引、避免全表扫描和文件排序；合理创建复合索引并遵循最左前缀原则，优先使用覆盖索引；重写低效SQL，如避免函数操作、减少SELECT *、优化分页；定期ANALYZE TABLE更新统计信息；调整optimizer_switch等参数优化器配置；结合慢查询日志与Performance Schema持续监控调优。
优化 MySQL 执行计划的核心在于让查询尽可能高效地使用索引、减少扫描行数、避免临时表和文件排序。以下是一些关键方法和实践建议。
1. 使用 EXPLAIN 分析执行计划
在执行查询前加上 EXPLAIN 或 EXPLAIN FORMAT=JSON，可以查看 MySQL 如何执行 SQL 语句。
- 关注 type 字段：从优到劣为 system/const → eq_ref → ref → range → index → ALL，尽量避免 ALL（全表扫描）。
- 检查 key 是否使用了预期的索引。
- 观察 rows 数量，越少越好。
- 注意 Extra 列中的提示，如 “Using filesort”、“Using temporary” 表示性能隐患。
2. 合理创建和使用索引
索引是影响执行计划最关键的要素。
- 为 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 涉及的列建立合适索引。
- 使用复合索引时注意最左前缀原则。
- 避免过多或冗余索引，会增加写入开销并可能干扰优化器选择。
- 考虑使用覆盖索引（Covering Index），使查询只需访问索引即可完成。
3. 重写低效查询语句
有时 SQL 写法会影响优化器的选择。
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- 避免在 WHERE 条件中对字段进行函数操作，如
WHERE YEAR(create_time) = 2023，应改为范围查询。 - 用 IN 替代 OR（在某些情况下更高效）。
- 避免 SELECT *，只查需要的字段，减少数据传输和缓冲区压力。
- 大分页用游标或延迟关联优化，例如用主键过滤代替 LIMIT 10000, 10。
4. 更新统计信息与分析表
MySQL 优化器依赖统计信息决定执行计划。
- 运行 ANALYZE TABLE table_name; 更新索引分布统计。
- 对于 InnoDB，确保
innodb_stats_auto_recalc开启，必要时手动触发分析。
5. 调整优化器配置
根据实际负载调整优化器行为。
- 设置 optimizer_switch 控制特定优化策略，如关闭某些嵌套循环或半连接。
- 调整 join_buffer_size、sort_buffer_size 等内存参数以提升排序和连接效率。
- 使用 SQL hints 强制指定索引（谨慎使用），如 USE INDEX、FORCE INDEX。
6. 监控与持续优化
定期检查慢查询日志，发现潜在问题。
- 开启慢查询日志（
slow_query_log=ON），设定合理阈值。 - 使用 pt-query-digest 分析慢日志，定位高频或高耗时 SQL。
- 结合 Performance Schema 观察执行细节。
