索引是對數據庫表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種結構，使用索引可快速訪(fǎng)問(wèn)數據庫表中的特定信息。如果想按特定職員的姓來(lái)查找他或她，則與在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地獲取信息。
索引的一個(gè)主要目的就是加快檢索表中數據的方法，亦即能協(xié)助信息搜索者盡快的找到符合限制條件的記錄ID的輔助數據結構。
唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。當現有數據中存在重復的鍵值時(shí)，大多數數據庫不允許將新創(chuàng )建的唯一索引與表一起保存。數據庫還可能防止添加將在表中創(chuàng )建重復鍵值的新數據。
例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創(chuàng )建了唯一索引，則任何兩個(gè)員工都不能同姓。
數據庫表經(jīng)常有一列或多列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱(chēng)為表的主鍵。在數據庫關(guān)系圖中為表定義主鍵將自動(dòng)創(chuàng )建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類(lèi)型。
該索引要求主鍵中的每個(gè)值都唯一。當在查詢(xún)中使用主鍵索引時(shí)，它還允許對數據的快速訪(fǎng)問(wèn)。
在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個(gè)表只能包含一個(gè)聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪(fǎng)問(wèn)速度。
聚集索引和非聚集索引的區別，如字典默認按字母順序排序，讀者如知道某個(gè)字的讀音可根據字母順序快速定位。因此聚集索引和表的內容是在一起的。如讀者需查詢(xún)某個(gè)生僻字，則需按字典前面的索引，舉例按偏旁進(jìn)行定位，找到該字對應的頁(yè)數，再打開(kāi)對應頁(yè)數找到該字。
這種通過(guò)兩個(gè)地方而查詢(xún)到某個(gè)字的方式就如非聚集索引。
可以基于數據庫表中的單列或多列創(chuàng )建索引。多列索引可以區分其中一列可能有相同值的行。如果經(jīng)常同時(shí)搜索兩列或多列或按兩列或多列排序時(shí)，索引也很有幫助。
例如，如果經(jīng)常在同一查詢(xún)中為姓和名兩列設置判據，那么在這兩列上創(chuàng )建多列索引將很有意義。
檢查查詢(xún)的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以選擇的對象。對新索引進(jìn)行試驗以檢查它對運行查詢(xún)性能的影響?？紤]已在表上創(chuàng )建的索引數量。最好避免在單個(gè)表上有很多索引。
檢查已在表上創(chuàng )建的索引的定義。最好避免包含共享列的重疊索引。
檢查某列中唯一數據值的數量，并將該數量與表中的行數進(jìn)行比較。比較的結果就是該列的可選擇性，這有助于確定該列是否適合建立索引，如果適合，確定索引的類(lèi)型。
如果B樹(shù)的所有非葉子結點(diǎn)的左右子樹(shù)的結點(diǎn)數目均保持差不多（平衡），那么B樹(shù)的搜索性能逼近二分查找；但它比連續內存空間的二分查找的優(yōu)點(diǎn)是，改變B樹(shù)結構（插入與刪除結點(diǎn)）不需要移動(dòng)大段的內存數據，甚至通常是常數開(kāi)銷(xiāo)。
B+樹(shù)是B-樹(shù)的變體，也是一種多路搜索樹(shù)：
1.其定義基本與B-樹(shù)同，除了：
2.非葉子結點(diǎn)的子樹(shù)指針與關(guān)鍵字個(gè)數相同；
3.非葉子結點(diǎn)的子樹(shù)指針P[i]，指向關(guān)鍵字值屬于[K[i], K[i+1])的子樹(shù)（B-樹(shù)是開(kāi)區間）；
5.為所有葉子結點(diǎn)增加一個(gè)鏈指針；
6.所有關(guān)鍵字都在葉子結點(diǎn)出現；
如：（M=3）
? B+的特性：
1.所有關(guān)鍵字都出現在葉子結點(diǎn)的鏈表中（稠密索引），且鏈表中的關(guān)鍵字恰好是有序的；
2.不可能在非葉子結點(diǎn)命中；
3.非葉子結點(diǎn)相當于是葉子結點(diǎn)的索引（稀疏索引），葉子結點(diǎn)相當于是存儲（關(guān)鍵字）數據的數據層；
4.更適合文件索引系統；
哈希索引只有Memory, NDB兩種引擎支持，Memory引擎默認支持哈希索引，如果多個(gè)hash值相同，出現哈希碰撞，那么索引以鏈表方式存儲。
但是，Memory引擎表只對能夠適合機器的內存切實(shí)有限的數據集。
要使InnoDB或MyISAM支持哈希索引，可以通過(guò)偽哈希索引來(lái)實(shí)現，叫自適應哈希索引。
主要通過(guò)增加一個(gè)字段，存儲hash值，將hash值建立索引，在插入和更新的時(shí)候，建立觸發(fā)器，自動(dòng)添加計算后的hash到表里。
FULLTEXT：全文索引
RTREE：R樹(shù)索引
索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才會(huì )加快查詢(xún)速度。
pages<---索引（屬性）<----查數據。
添加索引的方法：
alter table test add index index_name(name);
create index index_name on test(name);
語(yǔ)法格式:
alter table 表 add index 索引名稱(chēng)(name);
創(chuàng )建普通索引方法一：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME);
mysql> desc PLAYERS;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |
創(chuàng )建普通索引方法二：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME);
mysql> desc PLAYERS;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |
alter table PLAYERS delete INDEX name_idx;
mysql> show index from PLAYERS\G
*************************** 1. row ***************************
Table: PLAYERS
Non_unique: 0
Key_name: PRIMARY
Seq_in_index: 1
Column_name: PLAYERNO
Collation: A
Cardinality: 14
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null:
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
主鍵索引
只能有一個(gè)主鍵。
主鍵索引:列的內容是唯一值,例如學(xué)號.
表創(chuàng )建的時(shí)候至少要有一個(gè)主鍵索引，最好和業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)。
普通索引
加快查詢(xún)速度，工作中優(yōu)化數據庫的關(guān)鍵。
在合適的列上建立索引，讓數據查詢(xún)更高效。
create index index_name on test(name);
alter table test add index index_name(name);
用了索引，查一堆內容。
在where條件關(guān)鍵字后面的列建立索引才會(huì )加快查詢(xún)速度.
select id,name from test where state=1 order by id group by name;
唯一索引
內容唯一，但不是主鍵。
create unique index index_name on test(name);
建立表時(shí)
CREATE TABLE `test` (
`id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` char(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=UTF8;
建立表后增加
CREATE TABLE `test` (
`id` int(4) NOT NULL,
`name` char(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=UTF8;
增加自增主鍵
alter table test change id id int(4) primary key
not null auto_increment;
前綴索引：根據字段的前N個(gè)字符建立索引
create index index_name on test(name(8));
聯(lián)合索引：多個(gè)字段建立一個(gè)索引。
where a女生 and b身高165 and c身材好
index(a,b,c)
特點(diǎn)：前綴生效特性。
a,ab,abc 可以走索引。
b ac bc c 不走索引(5.6之后 ac 可以走主鍵索引)。
原則：把最常用來(lái)作為條件查詢(xún)的列放在前面。
*示例:*
創(chuàng )建表
create table people (id int not null auto_increment ,name char(20),sr(20),sex int ,age int, primary key (id));
創(chuàng )建聯(lián)合索引
mysql> alter table people add key name_sex_idx(name,sex)
-> ;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
查看索引的類(lèi)型
mysql> desc people;
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | char(20) | YES | MUL | NULL | |
| sex | int(11) | YES | | NULL | |
| age | int(11) | YES | | NULL | |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
建立唯一鍵索引
mysql> alter table people add unique key age_uidx(age);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
查看數據表
mysql> desc people;
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | char(20) | YES | MUL | NULL | |
| sex | int(11) | YES | | NULL | |
| age | int(11) | YES | UNI | NULL | |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)
聯(lián)合主鍵是聯(lián)合索引的特殊形式
PRIMARY KEY (`Host`,`User`)
alter table test add sex char(4) not null;
create index ind_name_sex on test(name,sex);
前綴加聯(lián)合索引
create index index_name on test(name(8),sex(2));
1、把一個(gè)大的不使用索引的SQL語(yǔ)句按照功能進(jìn)行拆分
2、長(cháng)的SQL語(yǔ)句無(wú)法使用索引，能不能變成2條短的SQL語(yǔ)句讓它分別使用上索引。
3、對SQL語(yǔ)句功能的拆分和修改
4、減少“爛”SQL由運維（DBA）和開(kāi)發(fā)交流（確認），共同確定如何改，最終由DBA執行
5、制定開(kāi)發(fā)流程
1、唯一值少的列上不適合建立索引或者建立索引效率低。例如：性別列
2、小表可以不建立索引，100條記錄。
3、對于數據倉庫，大量全表掃描的情況，建索引反而會(huì )慢
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;
1、找到慢SQL。
show processlist;
記錄慢查詢(xún)日志。
2、explain select句,條件列多。
3、查看表的唯一值數量：
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;
條件列多?？梢钥紤]建立聯(lián)合索引。
4、建立索引(流量低谷)
force index
5、拆開(kāi)語(yǔ)句（和開(kāi)發(fā)）。
6、like '%%'不用mysql
7、進(jìn)行判斷重復的行數
查看行數:
mysql> select count(*) from city;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 4079 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
查看去重后的行數：
mysql> select count(distinct countrycode) from city;
+-----------------------------+
| count(distinct countrycode) |
+-----------------------------+
| 232 |
+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
在工作中，我們用于捕捉性能問(wèn)題最常用的就是打開(kāi)慢查詢(xún)，定位執行效率差的SQL，那么當我們定位到一個(gè)SQL以后還不算完事，我們還需要知道該SQL的執行計劃，比如是全表掃描，還是索引掃描，這些都需要通過(guò)EXPLAIN去完成。
EXPLAIN命令是查看優(yōu)化器如何決定執行查詢(xún)的主要方法?？梢詭椭覀兩钊肓私釳ySQL的基于開(kāi)銷(xiāo)的優(yōu)化器，還可以獲得很多可能被優(yōu)化器考慮到的訪(fǎng)問(wèn)策略的細節，以及當運行SQL語(yǔ)句時(shí)哪種策略預計會(huì )被優(yōu)化器采用。
需要注意的是，生成的QEP并不確定，它可能會(huì )根據很多因素發(fā)生改變。MySQL不會(huì )將一個(gè)QEP和某個(gè)給定查詢(xún)綁定，QEP將由SQL語(yǔ)句每次執行時(shí)的實(shí)際情況確定，即便使用存儲過(guò)程也是如此。盡管在存儲過(guò)程中SQL語(yǔ)句都是預先解析過(guò)的，但QEP仍然會(huì )在每次調用存儲過(guò)程的時(shí)候才被確定。
mysql> explain select id,name from test where name='clsn';
+----+-------------+-------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | test | ref | name_idx | name_idx | 24 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
SQL_NO_CACHE的作用是禁止緩存查詢(xún)結果。
使用where****條件查找
mysql> explain select user,host from mysql.user where user='root' and host='127.0.0.1';
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | user | const | PRIMARY | PRIMARY | 228 | const,const | 1 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select d1.age, t2.id from (select age,name from t1 where id in (1,2))d1, t2 where d1.age=t2.age group by d1.age, t2.id order by t2.id;
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------+------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------+------+---------------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | PRIMARY | t2 | ref | age | age | 5 | d1.age | 1 | Using where; Using index |
| 2 | DERIVED | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+--------+------+---------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
1.EXPLAIN SELECT ……
2.EXPLAIN EXTENDED SELECT ……
將執行計劃"反編譯"成SELECT語(yǔ)句，運行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL優(yōu)化器優(yōu)化后的查詢(xún)語(yǔ)句
3.EXPLAIN PARTITIONS SELECT ……
用于分區表的EXPLAIN生成QEP的信息
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
包含一組數字，表示查詢(xún)中執行select子句或操作表的順序
【示例一】id相同，執行順序由上至下
mysql> explain select t2.* from t1, t2, t3 where t1.id=t2.id and t1.id=t3.id and t1.name='';
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | ref | PRIMARY,name | name | 63 | const | 1 | Using where; Using index |
| 1 | SIMPLE | t2 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t1.id | 1 | |
| 1 | SIMPLE | t3 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t1.id | 1 | Using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+--------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
【示例二】如果是子查詢(xún)，id的序號會(huì )遞增，id值越大優(yōu)先級越高，越先被執行
mysql> explain select t2.* from t2 where id = (select id from t1 where id = (select t3.id from t3 where t3.name=''));
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2 | SUBQUERY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | no matching row in const table |
| 3 | SUBQUERY | t3 | ref | name | name | 63 | | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
【示例三】id如果相同，可以認為是一組，從上往下順序執行；在所有組中，id值越大，優(yōu)先級越高，越先執行
mysql> explain select t2.* from (select t3.id from t3 where t3.name='')s1, t2 where s1.id=t2.id;
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+------+--------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | |
| 1 | PRIMARY | t2 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| 2 | DERIVED | t3 | ref | name | name | 63 | | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+------+--------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
示查詢(xún)中每個(gè)select子句的類(lèi)型（簡(jiǎn)單OR復雜）
a. SIMPLE：查詢(xún)中不包含子查詢(xún)或者UNION
b. 查詢(xún)中若包含任何復雜的子部分，最外層查詢(xún)則被標記為：PRIMARY
c. 在SELECT或WHERE列表中包含了子查詢(xún)，該子查詢(xún)被標記為：SUBQUERY
d. 在FROM列表中包含的子查詢(xún)被標記為：DERIVED（衍生）用來(lái)表示包含在from子句中的子查詢(xún)的select，mysql會(huì )遞歸執行并將結果放到一個(gè)臨時(shí)表中。服務(wù)器內部稱(chēng)為"派生表"，因為該臨時(shí)表是從子查詢(xún)中派生出來(lái)的
e. 若第二個(gè)SELECT出現在UNION之后，則被標記為UNION；若UNION包含在FROM子句的子查詢(xún)中，外層SELECT將被標記為：DERIVED
f. 從UNION表獲取結果的SELECT被標記為：UNION RESULT
說(shuō)明：
SUBQUERY和UNION還可以被標記為DEPENDENT和UNCACHEABLE。
DEPENDENT意味著(zhù)select依賴(lài)于外層查詢(xún)中發(fā)現的數據。
UNCACHEABLE意味著(zhù)select中的某些 特性阻止結果被緩存于一個(gè)item_cache中。
【示例】
mysql> explain select d1.name, ( select id from t3) d2 from (select id,name from t1 where name='')d1 union (select name,id from t2);
+----+--------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived3> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 0 | const row not found |
| 3 | DERIVED | t1 | ref | name | name | 63 | | 1 | Using where; Using index |
| 2 | SUBQUERY | t3 | index | NULL | age | 5 | NULL | 6 | Using index |
| 4 | UNION | t2 | index | NULL | name | 63 | NULL | 4 | Using index |
| NULL | UNION RESULT | <union1,4> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | |
+----+--------------+------------+--------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
內容說(shuō)明：
第一行：id列為1，表示第一個(gè)select，select_type列的primary表 示該查詢(xún)?yōu)橥鈱硬樵?xún)，table列被標記為<derived3>，表示查詢(xún)結果來(lái)自一個(gè)衍生表，其中3代表該查詢(xún)衍生自第三個(gè)select查詢(xún)，即id為3的select。
第二行：id為3，表示該查詢(xún)的執行次序為2（ 4 => 3），是整個(gè)查詢(xún)中第三個(gè)select的一部分。因查詢(xún)包含在from中，所以為derived。
第三行：select列表中的子查詢(xún)，select_type為subquery，為整個(gè)查詢(xún)中的第二個(gè)select。
第四行：select_type為union，說(shuō)明第四個(gè)select是union里的第二個(gè)select，最先執行。
第五行：代表從union的臨時(shí)表中讀取行的階段，table列的<union1,4>表示用第一個(gè)和第四個(gè)select的結果進(jìn)行union操作。
表示MySQL在表中找到所需行的方式，又稱(chēng)“訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)型”，常見(jiàn)類(lèi)型如下:
ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL
從左到右，性能從最差到最好
【示例一】ALL：Full Table Scan， MySQL將遍歷全表以找到匹配的行
mysql> explain select * from t1 where email='';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例二】index：Full Index Scan，index與ALL區別為index類(lèi)型只遍歷索引樹(shù)
mysql> explain select id from t1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | age | 5 | NULL | 4 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例三】range:索引范圍掃描，對索引的掃描開(kāi)始于某一點(diǎn)，返回匹配值域的行。
顯而易見(jiàn)的索引范圍掃描是帶有between或者where子句里帶有<, >查詢(xún)。當mysql使用索引去查找一系列值時(shí)，例如IN()和OR列表，也會(huì )顯示range（范圍掃描）,當然性能上面是有差異的。
mysql> explain select * from t1 where id in (1,4);
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from t1 where id between 1 and 4;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 3 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from t1 where id=1 or id=4;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 2 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> explain select * from t1 where id > 1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 3 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例四】ref：使用非唯一索引掃描或者唯一索引的前綴掃描，返回匹配某個(gè)單獨值的記錄行
mysql> explain select * from t1 where name='guo';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | ref | name | name | 63 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例五】eq_ref：類(lèi)似ref，區別就在使用的索引是唯一索引，對于每個(gè)索引鍵值，表中只有一條記錄匹配，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是多表連接中使用primary key或者 unique key作為關(guān)聯(lián)條件。
mysql> explain select t1.name from t1, t2 where t1.id=t2.id;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | PRIMARY | name | 63 | NULL | 4 | Using index |
| 1 | SIMPLE | t2 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t1.id | 1 | Using index |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
【示例六】const、system：當MySQL對查詢(xún)某部分進(jìn)行優(yōu)化，并轉換為一個(gè)常量時(shí)，使用這些類(lèi)型訪(fǎng)問(wèn)。
如將主鍵置于where列表中，MySQL就能將該查詢(xún)轉換為一個(gè)常量
mysql> explain select * from ( select * from t1 where id=1)b1;
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+------+-------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | |
| 2 | DERIVED | t1 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | | 1 | |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)
*注：*system是const類(lèi)型的特例，當查詢(xún)的表只有一行的情況下，使用system
【示例七】NULL：MySQL在優(yōu)化過(guò)程中分解語(yǔ)句，執行時(shí)甚至不用訪(fǎng)問(wèn)表或索引， 例如從一個(gè)索引列里選取最小值可以通過(guò)單獨索引查找完成。
mysql> explain select * from t1 where id = (select min(id) from t2);
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+------------------------------+
| 1 | PRIMARY | t1 | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| 2 | SUBQUERY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
指出MySQL能使用哪個(gè)索引在表中找到記錄，查詢(xún)涉及到的字段上若存在索引，則該索引將被列出，但不一定被查詢(xún)使用
顯示MySQL在查詢(xún)中實(shí)際使用的索引，若沒(méi)有使用索引，顯示為NULL
【示例】
mysql> explain select id,age from t1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | age | 5 | NULL | 4 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
表示索引中使用的字節數，可通過(guò)該列計算查詢(xún)中使用的索引的長(cháng)度（key_len顯示的值為索引字段的最大可能長(cháng)度，并非實(shí)際使用長(cháng)度，即key_len是根據表定義計算而得，不是通過(guò)表內檢索出的）。
表示上述表的連接匹配條件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
表示MySQL根據表統計信息及索引選用情況，估算的找到所需的記錄所需要讀取的行數。
【示例】
mysql> explain select * from t1 , t2 where t1.id=t2.id and t2.name='atlas';
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t2 | ref | PRIMARY,name | name | 63 | const | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | t1 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t2.id | 1 | |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
包含不適合在其他列中顯示但十分重要的額外信息
【示例一】Using index
該值表示相應的select操作中使用了覆蓋索引（Covering Index）
mysql> explain select id from t1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | age | 5 | NULL | 4 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
覆蓋索引（Covering Index）
MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根據索引再次讀取數據文件
包含所有滿(mǎn)足查詢(xún)需要的數據的索引稱(chēng)為覆蓋索引（Covering Index）
注意：如果要使用覆蓋索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，因為如果將所有字段一起做索引會(huì )導致索引文件過(guò)大，查詢(xún)性能下降
【示例二】Using where
表示mysql服務(wù)器將在存儲引擎檢索行后再進(jìn)行過(guò)濾。許多where條件里涉及索引中的列，當（并且如果）它讀取索引時(shí)，就能被存儲引擎檢驗，因此不是所有帶where字句的查詢(xún)都會(huì )顯示"Using where"。
有時(shí)"Using where"的出現就是一個(gè)暗示：查詢(xún)可受益與不同的索引。
mysql> explain select id,name from t1 where id<4;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | PRIMARY | name | 63 | NULL | 4 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例三】Using temporary
表示MySQL需要使用臨時(shí)表來(lái)存儲結果集，常見(jiàn)于排序和分組查詢(xún)
這個(gè)值表示使用了內部臨時(shí)(基于內存的)表。一個(gè)查詢(xún)可能用到多個(gè)臨時(shí)表。有很多原因都會(huì )導致MySQL在執行查詢(xún)期間創(chuàng )建臨時(shí)表。兩個(gè)常見(jiàn)的原因是在來(lái)自不同表的上使用了DISTINCT,或者使用了不同的ORDER BY和GROUP BY列?？梢詮娭浦付ㄒ粋€(gè)臨時(shí)表使用基于磁盤(pán)的MyISAM存儲引擎。這樣做的原因主要有兩個(gè)：
1)內部臨時(shí)表占用的空間超過(guò)min(tmp_table_size，max_heap_table_size)系統變量的限制
2)使用了TEXT/BLOB 列
mysql> explain select id from t1 where id in (1,2) group by age,name;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 2 | Using where; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例四】Using filesort
MySQL中無(wú)法利用索引完成的排序操作稱(chēng)為“文件排序”
mysql> explain select id,age from t1 order by name;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | Using filesort |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select id,age from t1 order by age;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | age | 5 | NULL | 4 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例五】Using join buffer
該值強調了在獲取連接條件時(shí)沒(méi)有使用索引，并且需要連接緩沖區來(lái)存儲中間結果。
如果出現了這個(gè)值，那應該注意，根據查詢(xún)的具體情況可能需要添加索引來(lái)改進(jìn)能。
mysql> explain select t1.name from t1 inner join t2 on t1.name=t2.name;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+--------------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+--------------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | name | name | 63 | NULL | 4 | Using index |
| 1 | SIMPLE | t2 | ref | name | name | 63 | test.t1.name | 2 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+--------------+------+--------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
刪除t1索引
mysql> alter table t1 drop key name;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
刪除t2索引
mysql> alter table t2 drop key name;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
經(jīng)常查找
mysql> explain select t1.name from t1 inner join t2 on t1.name=t2.name;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | |
| 1 | SIMPLE | t2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | Using where; Using join buffer |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
【示例六】Impossible where
這個(gè)值強調了where語(yǔ)句會(huì )導致沒(méi)有符合條件的行。
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE 1=2;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+------------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例七】Select tables optimized away
這個(gè)值意味著(zhù)僅通過(guò)使用索引，優(yōu)化器可能僅從聚合函數結果中返回一行.
mysql> explain select max(id) from t1;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
【示例八】Index merges
當MySQL 決定要在一個(gè)給定的表上使用超過(guò)一個(gè)索引的時(shí)候，就會(huì )出現以下格式中的一個(gè)，詳細說(shuō)明使用的索引以及合并的類(lèi)型。
Using sort_union(...)
Using union(...)
Using intersect(...)
EXPLAIN不會(huì )告訴你關(guān)于觸發(fā)器、存儲過(guò)程的信息或用戶(hù)自定義函數對查詢(xún)的影響情況。
EXPLAIN不考慮各種Cache。
EXPLAIN不能顯示MySQL在執行查詢(xún)時(shí)所作的優(yōu)化工作。
部分統計信息是估算的，并非精確值。
EXPALIN只能解釋SELECT操作，其他操作要重寫(xiě)為SELECT后查看執行計劃。
1) 沒(méi)有查詢(xún)條件，或者查詢(xún)條件沒(méi)有建立索引
2) 在查詢(xún)條件上沒(méi)有使用引導列
3) 查詢(xún)的數量是大表的大部分，應該是30％以上。
4) 索引本身失效
5) 查詢(xún)條件使用函數在索引列上，或者對索引列進(jìn)行運算，運算包括(+，-，*，/，! 等)
錯誤的例子：select * from test where id-1=9; 正確的例子：select * from test where id=10;
6) 對小表查詢(xún)
7) 提示不使用索引
8) 統計數據不真實(shí)
9) CBO計算走索引花費過(guò)大的情況。其實(shí)也包含了上面的情況，這里指的是表占有的block要比索引小。
10)隱式轉換導致索引失效.這一點(diǎn)應當引起重視.也是開(kāi)發(fā)中經(jīng)常會(huì )犯的錯誤.
由于表的字段tel_num定義為varchar2(20),但在查詢(xún)時(shí)把該字段作為number類(lèi)型以where條件傳給數據庫,這樣會(huì )導致索引失效.
錯誤的例子：select * from test where tel_nume=13333333333;
正確的例子：select * from test where tel_nume='13333333333';
11) 注意使用的特殊符號
1,<> ,!=
2,單獨的>,<,(有時(shí)會(huì )用到，有時(shí)不會(huì ))
12)like "%_" 百分號在前.
select * from t1 where name like 'linux培訓%';
13) not in ,not exist.
14) in 盡量改成 union 。
15)當變量采用的是times變量，而表的字段采用的是date變量時(shí).或相反情況。
16)B-tree索引is null不會(huì )走,is not null會(huì )走,位圖索引 is null,is not null 都會(huì )走 。
17)聯(lián)合索引 is not null 只要在建立的索引列（不分先后）都會(huì )走,
in null時(shí) 必須要和建立索引第一列一起使用,當建立索引第一位置條件是is null 時(shí),其他建立索引的列可以是is null（但必須在所有列 都滿(mǎn)足is null的時(shí)候）,或者=一個(gè)值；
當建立索引的第一位置是=一個(gè)值時(shí),其他索引列可以是任何情況（包括is null =一個(gè)值）,以上兩種情況索引都會(huì )走。其他情況不會(huì )走。
1) MyISAM 存儲引擎索引鍵長(cháng)度總和不能超過(guò)1000 字節；
2) BLOB 和TEXT 類(lèi)型的列只能創(chuàng )建前綴索引；
3) MySQL 目前不支持函數索引；
4) 使用不等于（!= 或者<>）的時(shí)候MySQL 無(wú)法使用索引；
5) 過(guò)濾字段使用了函數運算后（如abs(column)），MySQL 無(wú)法使用索引；
6) Join 語(yǔ)句中Join 條件字段類(lèi)型不一致的時(shí)候MySQL 無(wú)法使用索引；
7) 使用LIKE 操作的時(shí)候如果條件以通配符開(kāi)始（ '%abc...'）MySQL 無(wú)法使用索引；
8) 使用非等值查詢(xún)的時(shí)候MySQL 無(wú)法使用Hash 索引；
9) 在我們使用索引的時(shí)候，需要注意上面的這些限制，尤其是要注意無(wú)法使用索引的情況，因為這很容易讓我們因為疏忽而造成極大的性能隱患。
為了使索引的使用效率更高，在創(chuàng )建索引時(shí)，必須考慮在哪些字段上創(chuàng )建索引和創(chuàng )建什么類(lèi)型的索引。
1．選擇唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通過(guò)該索引來(lái)確定某條記錄。
例如，學(xué)生表中學(xué)號是具有唯一性的字段。為該字段建立唯一性索引可以很快的確定某個(gè)學(xué)生的信息。如果使用姓名的話(huà)，可能存在同名現象，從而降低查詢(xún)速度。
2．為經(jīng)常需要排序、分組和聯(lián)合操作的字段建立索引
經(jīng)常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作會(huì )浪費很多時(shí)間。
如果為其建立索引，可以有效地避免排序操作。
3．為常作為查詢(xún)條件的字段建立索引
如果某個(gè)字段經(jīng)常用來(lái)做查詢(xún)條件，那么該字段的查詢(xún)速度會(huì )影響整個(gè)表的查詢(xún)速度。因此，
為這樣的字段建立索引，可以提高整個(gè)表的查詢(xún)速度。
4．限制索引的數目
索引的數目不是越多越好。每個(gè)索引都需要占用磁盤(pán)空間，索引越多，需要的磁盤(pán)空間就越大。修改表時(shí)，對索引的重構和更新很麻煩。越多的索引，會(huì )使更新表變得很浪費時(shí)間。
5．盡量使用數據量少的索引
如果索引的值很長(cháng)，那么查詢(xún)的速度會(huì )受到影響。例如，對一個(gè)CHAR（100）類(lèi)型的字段進(jìn)行全文檢索需要的時(shí)間肯定要比對CHAR（10）類(lèi)型的字段需要的時(shí)間要多。
6．盡量使用前綴來(lái)索引
如果索引字段的值很長(cháng)，最好使用值的前綴來(lái)索引。例如，TEXT和BLOG類(lèi)型的字段，進(jìn)行全文檢索會(huì )很浪費時(shí)間。如果只檢索字段的前面的若干個(gè)字符，這樣可以提高檢索速度。
7．刪除不再使用或者很少使用的索引
表中的數據被大量更新，或者數據的使用方式被改變后，原有的一些索引可能不再需要。數據庫管理員應當定期找出這些索引，將它們刪除，從而減少索引對更新操作的影響。
8.小表不應建立索引
包含大量的列并且不需要搜索非空值的時(shí)候可以考慮不建索引
https://baike.baidu.com/item/數據庫索引/8751686?fr=aladdin
https://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
http://blog.csdn.net/manesking/archive/2007/02/09/1505979.aspx
http://blog.csdn.net/woshiqjs/article/details/24135495
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