一、索引设计优化

1.1 索引类型选择策略

B+树索引作为最常用的索引类型，其平衡树结构保证了稳定的查询效率，特别适合范围查询和排序操作。在创建B+树索引时，字段的选择性至关重要，高区分度的字段更适合建立索引。例如用户表的身份证号字段比性别字段更有索引价值。复合索引的字段顺序需要精心设计，应当将高选择性字段放在前面，并遵循最左前缀匹配原则。

哈希索引则适用于等值查询场景，其O(1)的查询复杂度在精确匹配时性能优异，但不支持范围查询。实际应用中需要根据查询模式选择合适的索引类型，比如用户登录场景可以使用手机号字段的哈希索引，而订单查询可能需要订单时间的B+树索引。

1.2 复合索引设计原则

复合索引的设计需要考虑查询条件的组合方式。应将最常用的查询条件放在索引前列，同时确保索引覆盖尽可能多的查询场景。一个常见的错误是创建过多单列索引，这会导致索引利用率低下并增加维护开销。理想的复合索引应该能够满足80%以上的常用查询需求。

对于包含ORDER BY和GROUP BY的查询，需要特别注意索引的排序方向。如果查询中同时存在范围条件和排序要求，索引设计需要优先满足范围查询字段，否则排序操作可能无法利用索引。在包含多表连接的复杂查询中，连接字段的索引设计尤为关键。

二、查询计划分析与优化

2.1 执行计划解读方法

通过EXPLAIN命令可以查看查询的执行计划，分析是否使用了预期的索引，是否存在全表等性能瓶颈。执行计划中的访问类型特别重要，从最优到最差依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。当出现ALL时就意味着全表，这时需要考虑优化索引或重写查询。

Extra列中的"Using temporary"或"Using filesort"表示查询需要创建临时表或进行文件排序，这些都是潜在的性能风险点。优化器的决策依赖于准确的统计信息，定期更新统计信息是保证查询性能稳定的重要措施。对于数据分布不均匀的表，可能需要更频繁地更新统计信息。

2.2 SQL重写技巧

SQL语句的编写方式直接影响查询效率。应该规避使用SELECT *，只查询需要的字段，减少数据传输量。JOIN操作要确保关联字段有索引，并且小表驱动大表。子查询在某些情况下性能较差，可以尝试改写成JOIN形式。

对于大数据量的分页查询，不要使用LIMIT offset,size方式，而是改用基于游标的分页方法。聚合查询可以通过添加适当的索引来优化，比如为GROUP BY和ORDER BY涉及的字段建立复合索引。还要注意规避在索引列上使用函数或运算，这会导致索引失效。

三、性能监控与维护

3.1 索引使用情况分析

定期检查索引的使用情况是性能维护的重要环节。可以通过数据库提供的索引使用统计视图，识别那些从未被使用过的冗余索引。这些索引不仅无法提升查询性能，还会增加写入操作的开销。对于频繁更新的表，索引维护的成本更高，需要更加谨慎地设计索引策略。

监控系统应该跟踪关键查询的性能指标，建立性能基线。当发现查询性能出现退化时，可以快速定位原因并采取优化措施。对于关键业务系统，建议实施变更管理流程，任何可能影响性能的变更都应该经过测试和评估。

3.2 定期维护策略

数据库的定期维护包括统计信息更新、索引重建和碎片整理等操作。统计信息的准确性直接影响优化器的决策质量，建议在数据量发生显著变化后手动更新统计信息。对于大型表，可以考虑使用采样统计来减少维护开销。

分区技术也可以作为性能优化的手段之一，特别是对于时间序列数据，按时间范围分区可以显著提升查询效率。缓存机制在某些场景下能减轻数据库压力，但要特别注意缓存一致性问题。性能优化不是一次性的工作，而是需要持续进行的日常运维活动。