优化MySQL慢查询需从索引设计、SQL写法、执行计划和数据库配置入手。1. 为高频查询字段创建复合索引并遵循最左前缀原则；2. 避免在索引列上使用函数或类型转换；3. 使用EXPLAIN分析执行计划，避免全表扫描和临时排序；4. 优化分页、减少SELECT * 和子查询；5. 定期清理冗余索引，合理分表分库与读写分离；6. 调整InnoDB缓冲池等参数提升性能；7. 启用慢查询日志持续监控与迭代优化。
MySQL慢查询是Java后端开发中常见的性能瓶颈。优化它需要从SQL语句本身、索引设计、数据库结构和系统配置多方面入手。核心思路是减少数据扫描量、提升查询效率、避免锁争用。
合理使用索引
索引来加快数据检索速度，但使用不当反而会拖慢写入或增加维护成本。
为高频查询字段建索引：比如WHERE、ORDER BY、GROUP BY涉及的列，尤其是用户ID、状态、时间戳等常见筛选条件。 使用复合索引注意最左前缀原则：如建立 (user_id, status, create_time) 索引，则查询必须包含 user_id 才能有效利用该索引。 避免在索引列上做函数操作：比如 WHERE DATE(create_time) = ‘2024-01-01’ 会导致索引失效，应改为范围查询 WHERE create_time BETWEEN … AND … 定期清理冗余或未使用的索引：可通过 information_schema.statistics 和 performance_schema 查看索引使用情况。
优化SQL语句写法
很多慢查询源于不合理的SQL结构。
避免 SELECT *：只查需要的字段，减少网络传输和内存消耗。 分页查询避免 OFFSET 过大：如 LIMIT 10000, 20 实际扫描了10020行。可改用基于游标的分页，比如记录上一页最后一条记录的ID继续查询。 减少子查询嵌套：尽量用 JOIN 替代复杂子查询，执行计划更清晰，优化器更容易处理。 慎用 LIKE ‘%xxx%’：前后模糊匹配无法使用索引，可考虑全文索引或搜索引擎替代。 避免在 WHERE 中对字段进行计算或类型转换：如 WHERE age + 1 = 20 应改为 WHERE age = 19。
分析执行计划（EXPLAIN）
通过 EXPLAIN 分析SQL执行路径，判断是否走索引、扫描行数、是否临时表或文件排序。
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重点关注 type 字段：system/const/ref 属于高效，index 其次，ALL 是全表扫描需警惕。 查看 key 是否命中预期索引，rows 是否过大。 Extra 出现 Using filesort 或 Using temporary 表示需要优化，通常出现在排序或分组操作中。
数据库结构与配置调优
除了SQL层面，数据库整体设计也影响查询性能。
合理分表分库：单表数据量超过千万级时考虑水平拆分，减轻单表压力。 适当读写分离：主库负责写，从库承担查询，降低主库负载。 调整MySQL参数：如增大 innodb_buffer_pool_size 提高缓存命中率，优化 sort_buffer_size、join_buffer_size 等连接参数。 定期分析表统计信息：ANALYZE TABLE 更新索引分布，帮助优化器生成更好执行计划。
基本上就这些。关键是建立慢查询日志监控机制，结合业务场景持续迭代优化。不复杂但容易忽略细节。
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