使用EXPLaiN分析执行计划，结合慢查询日志和performance_schema监控索引使用情况，优化复合索引设计并清理冗余索引以提升查询性能。
在mysql中，索引是提升查询性能的关键手段。但索引建得不好或未被正确使用，反而会拖慢性能。要有效分析索引使用情况并优化性能，需结合执行计划、系统工具和实际业务场景进行综合判断。
查看执行计划（EXPLAIN）
使用 EXPLAIN 命令是分析索引是否生效的最基本方法。它能显示查询语句的执行路径，包括是否使用了索引、扫描行数、连接方式等。
在查询前加上 EXPLAIN，例如：
EXPLAIN select * FROM users WHERE email = ‘test@example.com’;
重点关注以下字段：
- type：连接类型，从好到差有 system/const/ref/range/index/all，避免出现 ALL（全表扫描）
- key：实际使用的索引，为空则表示未使用索引
- rows：估算扫描的行数，越小越好
- Extra：常见提示如 “using where”, “Using index”（覆盖索引）、”Using filesort”（需排序，性能差）等
启用慢查询日志定位问题SQL
慢查询日志记录执行时间超过指定阈值的sql语句，是发现低效查询的重要工具。
开启并配置慢查询日志：
SET GLOBAL slow_query_log = ‘ON’;
SET GLOBAL long_query_time = 1;
SET GLOBAL log_output = ‘table’; — 或 ‘FILE’
之后可通过以下语句查看慢查询记录：
SELECT * FROM mysql.slow_log ORDER BY start_time DESC LIMIT 10;
结合 pt-query-digest 工具分析日志，找出执行次数多、耗时长的“Top SQL”重点优化。
利用 INFORMATION_SCHEMA 分析索引使用统计
MySQL 提供了 INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS 和 performance_schema 来查看索引元信息和运行时使用情况。
查看某张表的索引定义：
SELECT index_name, column_name, non_unique, seq_in_index FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE table_schema = ‘your_db’ AND table_name = ‘users’;
在 performance_schema 开启的情况下，可查询索引扫描次数：
SELECT object_name, index_name, count_read FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage WHERE object_schema = ‘your_db’ AND object_name = ‘users’ ORDER BY count_read ASC;
count_read 越低，说明索引越少被使用，可能是冗余索引，可以考虑删除。
优化索引设计与使用建议
基于分析结果，进行索引优化：
- 为 WHERE、JOIN、ORDER BY 中频繁使用的列创建索引
- 使用复合索引时注意最左匹配原则，避免跳过前置列
- 尽量让索引覆盖查询字段（即“覆盖索引”），减少回表操作
- 避免在索引列上使用函数或表达式，如 WHERE YEAR(create_time) = 2024
- 定期清理无用或重复索引，降低写入开销和维护成本
基本上就这些。关键在于持续监控、分析执行计划、结合实际负载调整索引策略，才能真正提升MySQL性能。