学会用SQL查询数据库索引那些操作技巧，感觉挺实用的，不知道你试过没

学会用SQL查询数据库索引那些操作技巧,感觉挺实用的，不知道你试过没”这个说法，其核心内容通常来源于数据库优化经验的分享，以下是根据常见数据库教程、技术社区讨论（如CSDN、知乎、Stack Overflow）以及《SQL必知必会》《高性能MySQL》等经典书籍中提炼的相关操作技巧，直接整理如下：

查看已有索引 在优化查询前，先看看表里有哪些索引，不同的数据库系统命令略有不同，比如在MySQL中，你可以用 SHOW INDEX FROM 表名; 这个命令，它会列出索引的名字、字段、类型等信息，让你对现有索引一目了然，这是很多新手容易忽略的第一步，避免重复建索引或者盲目操作。

分析查询是否用了索引 建了索引不代表查询就一定会用，你需要验证，在MySQL中，可以在查询语句前加上 EXPLAIN 关键字，EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name='张三';，然后重点看结果里的 key 这一列，如果显示了你索引的名字，说明索引用上了；如果显示 NULL，那很可能就是全表扫描，速度慢，这个技巧非常关键，能帮你判断索引是否有效。

给经常查询和排序的字段加索引 这是最基础的技巧，如果某个字段经常出现在 WHERE 条件里，或者用于 ORDER BY 排序，给它创建索引通常能提速。CREATE INDEX idx_name ON users(name); 就是为users表的name字段创建了一个索引，但注意，别把所有字段都加上索引，因为索引会占用空间，还会降低数据插入、更新的速度。

联合索引注意字段顺序 当多个字段一起查询时，联合索引比单字段索引更高效，但字段的顺序很重要，应该把最常用、筛选数据最明确的字段放在前面，比如你经常按“城市”和“年龄”组合查询，CREATE INDEX idx_city_age ON users(city, age); 可能就比 (age, city) 的顺序更有效，因为查询时，索引是从左往右匹配的，如果只查年龄，这个索引可能就用不上了。

避免在索引列上做计算或函数操作 这是一个常见的坑，比如写 WHERE YEAR(create_time) = 2023，即使在 create_time 字段上有索引，数据库也可能用不上，应该改成 WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'，这样索引才能发挥作用，同样，对索引列进行数学运算、类型转换或者使用函数，都可能导致索引失效。

索引字段尽量选择值差异大的 如果一个字段只有几个重复的值（性别”只有男、女），建索引的效果往往很差，因为索引的意义在于快速定位，值差异越大，筛选效率越高，像用户ID、手机号这种唯一性高的字段，就非常适合建索引。

小心模糊查询的陷阱 使用 LIKE 进行模糊查询时，如果通配符 放在开头，LIKE '%abc'，索引通常是无效的，因为数据库无法从字符串的中间开始快速查找，如果业务允许，尽量写成 LIKE 'abc%'，这样索引还能利用上前缀部分。

定期维护索引 索引不是建完就一劳永逸，随着数据频繁增删改，索引可能会产生碎片，影响性能，可以定期使用优化命令来整理，例如在MySQL中，对InnoDB表可以使用 OPTIMIZE TABLE 表名; 来重建表并优化索引，不过这个操作需要谨慎，最好在业务低峰期进行。

知道何时不用索引 数据量非常小的表（比如只有几十行），建索引反而可能增加查询计划的选择时间，直接全表扫描更快，写操作（INSERT、UPDATE、DELETE）非常频繁的表，索引过多会明显拖慢写入速度，需要权衡利弊。

这些技巧来源于大量数据库开发和管理人员的实践经验总结,在实际工作中，多使用 EXPLAIN 命令分析查询，结合具体的业务场景和数据特点来设计和调整索引，才能真正让索引成为提升查询效率的利器。