答案：减少MySQL全表扫描需合理使用索引、优化查询语句和表结构。1. 为WHERE、JOIN等常用列建索引，遵守最左前缀原则，避免函数导致索引失效。2. 避免SELECT *和WHERE中字段计算，用EXPLAIN检查执行计划，优化LIKE查询。3. 选用小数据类型，避免NULL，拆分大字段，考虑分表。4. 利用覆盖索引使查询字段全包含在索引中，减少回表。结合业务持续调优索引与SQL。
减少MySQL全表扫描的核心在于合理使用索引、优化查询语句和设计良好的表结构。全表扫描（Table Scan）是指MySQL在没有合适索引可用时，必须逐行读取整张表的数据来查找匹配的记录，这在数据量大时性能极差。下面从几个关键方面说明如何优化。
1. 合理创建并使用索引
索引是避免全表扫描最有效的手段。通过为常用于查询条件的列建立索引，MySQL可以快速定位数据，而无需扫描全部行。
建议：为WHERE、JOIN、ORDER BY和GROUP BY中频繁使用的列添加索引。 避免在索引列上使用函数或表达式，如WHERE YEAR(create_time) = 2023会导致索引失效。 使用复合索引时注意最左前缀原则，例如索引(a, b, c)能支持a、(a,b)查询，但不支持单独b或c。 定期检查冗余或未被使用的索引，可通过information_schema.statistics或performance_schema分析。
2. 优化查询语句写法
即使有索引，不当的SQL写法也会导致索引无法使用，从而触发全表扫描。
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91 查看详情 常见问题与改进：避免SELECT *，只查询需要的字段，减少IO开销。 不要在WHERE条件中对字段进行计算或类型转换，如WHERE id + 1 = 10。 使用EXPLAIN命令查看执行计划，确认是否走索引（type为index或range较好，ALL表示全表扫描）。 避免使用LIKE '%xxx'这种前置通配符，它无法利用索引；可考虑全文索引或前缀匹配LIKE 'xxx%'。
3. 表结构与数据类型优化
合理的表设计有助于提升索引效率，减少扫描范围。
注意点：选择更小的数据类型，如用INT代替BIGINT，节省空间，提高缓存命中率。 尽量使用NOT NULL约束，NULL值会影响索引效率。 大字段（如TEXT、BLOB）拆分到单独的扩展表中，主表保持“窄”，加快扫描和索引访问速度。 适当进行垂直或水平分表，特别是单表数据量超过百万甚至千万行时。
4. 利用覆盖索引减少回表
覆盖索引指查询的所有字段都包含在索引中，MySQL无需回到主表查数据，极大减少IO。
示例：如果查询SELECT user_id, status FROM users WHERE phone = '138...' ，且索引为(phone, user_id, status)，则该索引就是覆盖索引，可避免回表。 尽量让高频查询能命中覆盖索引，提升性能。基本上就这些。关键是结合业务场景，通过EXPLAIN分析执行计划，持续调整索引和SQL写法，才能有效避免全表扫描。
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