你有没有遇到过这种情况：系统刚上线时查数据飞快，可过了几个月，点一下查询按钮就得等好几秒？尤其在后台订单、用户行为这类大数据量的场景下，卡顿成了家常便饭。其实问题很可能出在数据库的索引上，而背后的“调度员”——索引优化器，可能正一脸懵地选错了执行路径。
什么是索引优化器？
简单说，它是数据库的“路线规划师”。当你执行一条 SQL 查询时，它会评估各种可能的索引组合，挑出它认为最快的那条路。但和导航软件一样，它也不是永远靠谱。数据分布变了、索引设计不合理，它就可能把你导到“堵车路段”。
常见性能“堵点”
比如有张订单表，按创建时间查最近一周的订单本来很快。可如果业务发展后，每天新增百万条数据，而索引只建在 create_time 上，优化器可能会觉得全表扫描比走索引还快——因为它发现要读取的数据太多，回表成本太高。
另一个典型问题是复合索引顺序不合理。比如你经常按 user_id 和 status 联合查询，但索引却写成 (status, user_id)，那 user_id 的筛选效率就会大打折扣，优化器即使想用，也发挥不出效果。
动手调优，别光靠猜
别急着删索引或重建，先看执行计划。用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 看看数据库到底走了哪条路：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND status = 'paid' AND create_time > '2024-04-01';重点关注输出里的 Index Scan 还是 Seq Scan，扫描行数多少，预估和实际是否偏差大。如果该走索引却走了全表扫描，或者走了索引但过滤后还剩大量数据，就得重新审视索引设计了。
几个实用优化技巧
优先把区分度高的字段放在复合索引前面。比如 user_id 几乎每个都不同，而 status 只有“待支付、已支付”几种，那显然 user_id 应该放前面。
适当使用覆盖索引。如果查询只需要几个字段，干脆把这些字段全塞进索引里，避免回表。比如：
CREATE INDEX idx_user_status_cover ON orders (user_id, status) INCLUDE (amount, create_time);这样查 user_id 和 status 并取金额和时间，根本不用翻原表，速度自然提升。
定期更新统计信息也很关键。PostgreSQL 用 ANALYZE，MySQL 在 InnoDB 中会自动做，但如果数据突变剧烈，手动触发一下能帮优化器更快“认清形势”。
最后别忘了监控慢查询日志。把它当成用户的“投诉箱”，每一条记录都可能是索引优化的机会点。看到某个查询反复出现，别犹豫，抓出来分析，改索引、重写 SQL，让它下次悄无声息地完成。