《MySQL 索引优化：从原理到实战，解决慢查询问题》

MySQL 索引是提升查询效率的关键，其底层基于 B + 树结构，叶子节点存储数据或主键地址，非叶子节点仅存储索引值，查询时通过二分查找快速定位数据，比全表扫描效率高数十倍。索引分为聚簇索引和非聚簇索引，聚簇索引以主键构建，数据和索引存储在一起；非聚簇索引需通过主键回表查询数据。
索引设计有讲究，联合索引需遵循 “最左前缀原则”，比如创建idx_name_age索引，查询where name='xxx'或where name='xxx' and age=18能命中索引，而where age=18则无法命中。避免索引失效场景，如使用!=、is null、函数操作索引列、字符串不加引号等，这些都会导致全表扫描。
实战中，用EXPLAIN分析 SQL 执行计划，重点关注 type 字段，range、ref、eq_ref 级别性能较好，ALL 则表示全表扫描。优化关联查询时，确保关联字段建立索引，优先使用 inner join 而非 left join；子查询尽量改为关联查询，减少临时表创建。大数据量分页查询可通过主键自增特性优化，如where id>1000 limit 10，避免limit 10000,10的低效写法，实测查询时间从 500ms 降至 30ms。