核心是 “利用索引 + 优化查询逻辑”，避免全表扫描，具体方案：

• 1. 建立合适的索引：
  • 若按单字段查询（如WHERE id=123），建立主键索引（主键默认自增索引，查询效率 O (log n)）或唯一索引；
  • 若按多字段查询（如WHERE user_id=1 AND create_time>='2024-01-01'），建立联合索引（遵循 “最左前缀原则”，将过滤性强的字段放前面）；
  • 避免过度索引（索引会增加写入开销），仅为高频查询字段建索引。
• 2. 优化查询 SQL：
  • 避免使用SELECT *，只查询需要的字段（减少数据传输和内存消耗）；
  • 避免在 WHERE 子句中对字段做函数操作（如DATE(create_time)='2024-01-01'会使索引失效），改为create_time BETWEEN '2024-01-01 00:00:00' AND '2024-01-01 23:59:59'；
  • 用LIMIT限制返回结果（如LIMIT 1，找到匹配数据后立即终止查询）。
• 3. 数据库层面优化：
  • 分库分表：若数据量超千万且单表查询仍慢，按水平分表（如按 user_id 哈希分表）或垂直分表（拆分冷热数据），缩小查询范围；
  • 开启查询缓存（MySQL 8.0 已移除，可通过 Redis 实现应用层缓存）：将高频查询结果缓存，避免重复查库；
  • 优化 MySQL 配置：增大innodb_buffer_pool_size（建议设为物理内存的 50%-70%，让更多数据缓存到内存）。