從四個細節入手做好MySQL查詢優化：EXPLAIN診斷、類型一致、LIKE通配符、替代方案

細節一：EXPLAIN 當聽診器

EXPLAIN SELECT * FROM t;
-- type=ALL, key=NULL, rows=全表, Extra=空 → 全掃描，無索引

EXPLAIN SELECT * FROM t WHERE id=1;
-- type=const, key=PRIMARY, rows=1, Extra=空 → 主鍵點查，完美

EXPLAIN SELECT * FROM t WHERE name='abc';
-- type=ALL, key=NULL, rows=全表, Extra=Using where → 需加name索引

關注key（用了啥索引）、rows（掃描幾行）、Extra（filesort/temporary/Using where）。**NULL/空白＝優化切入點**。

細節二：比較列類型必須一致

WHERE char_col = varchar_col雖兼容但**索引失效**，大數據下耗時差距指數級增長。
**修正**：建立INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT代理鍵（如user_id），JOIN/WHERE走代理鍵，**整數比較最快**。

細節三：LIKE 起始通配符慎用

前端默認輸入框含%，用戶輸入%LOOK實為LIKE '%LOOK%' → **全索引掃描**。
**修正**：前端去默認%，需前綴查詢用LIKE 'LOOK%'（索引範圍掃描），需包含查詢才用%LOOK%。

細節四：能不用 LIKE 就不用

查產品編號6位數、以9開頭：

• LIKE '9%' → 索引範圍掃描，尚可
• WHERE code BETWEEN 900000 AND 999999 → **純數值範圍，更快**

同理：YEAR(dt)<2001 → dt<'2001-01-01'；amt/7<24 → amt<168。**把運算挪到常量側，列側保持裸露，索引才能生效**。

總結口訣

「EXPLAIN先行，類型對齊，LIKE不頭通配，運算移常量。」