MySQL是當前比較流行的關系型數據庫，它具有占用資源少、易安裝、體積小、使用簡單等優點，但是它的查詢性能卻存在一定缺陷，尤其是在數據量較大時，性能表現非常糟糕，常常需要進行優化。

MySQL查詢優化的常見方法包括加索引、優化查詢語句、設置緩存等。其中加索引被認為是最有效的優化手段之一，但是在實際應用中，我們會發現加索引并不是萬能的，有時候即使加了索引，查詢效率仍舊非常低。

CREATE TABLE `user_info` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(32) NOT NULL,
`password` varchar(32) NOT NULL,
`age` tinyint(4) NOT NULL,
`address` varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

通過以上代碼，我們可以看到其中的'username'字段已經建立了索引。但是，當我們使用'<>'或'!='操作時，MySQL的查詢優化器卻無法使用到此索引，因為'!='操作不能使用索引進行優化。在這種情況下，MySQL會進行全表掃描，導致查詢性能下降。

SELECT * FROM user_info WHERE username != 'Jack';

在面對較大數據量時，我們可以使用分布式數據庫、NoSQL等方式進行優化，但是這些優化方法往往需要額外的學習和部署成本，并不是所有場景都能適用。

因此，在MySQL優化時，加索引并不應該是唯一的優化手段，我們需要深入理解MySQL內部工作原理，以及數據訪問的規律，通過優化查詢語句、避免全表掃描等手段綜合優化查詢性能。