1.1 索引的介绍
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。
1.1.1 唯一索引
唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。
例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。
1.1.2 主键索引
数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。
该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
1.1.3 聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
聚集索引和非聚集索引的区别，如字典默认按字母顺序排序，读者如知道某个字的读音可根据字母顺序快速定位。因此聚集索引和表的内容是在一起的。如读者需查询某个生僻字，则需按字典前面的索引，举例按偏旁进行定位，找到该字对应的页数，再打开对应页数找到该字。
这种通过两个地方而查询到某个字的方式就如非聚集索引。
1.1.4 索引列
可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引可以区分其中一列可能有相同值的行。如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。
例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。
检查查询的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。
检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。
检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。
1.1.5 B树算法
B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左边；如果比结点关键字大，就进入右边；如果左边或右边的指针为空，则报告找不到相应的关键。
如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销。
1.1.6 B+树算法
B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：
1.其定义基本与B-树同，除了：
2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；
5.为所有叶子结点增加一个链指针；
6.所有关键字都在叶子结点出现；
如：（M=3）
B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；
B+的特性：
1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
2.不可能在非叶子结点命中；
3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
4.更适合文件索引系统；
1.1.7 HASH：HASH算法
哈希索引只有Memory, NDB两种引擎支持，Memory引擎默认支持哈希索引，如果多个hash值相同，出现哈希碰撞，那么索引以链表方式存储。
但是，Memory引擎表只对能够适合机器的内存切实有限的数据集。
要使InnoDB或MyISAM支持哈希索引，可以通过伪哈希索引来实现，叫自适应哈希索引。
主要通过增加一个字段，存储hash值，将hash值建立索引，在插入和更新的时候，建立触发器，自动添加计算后的hash到表里。
1.1.8 其他的索引
FULLTEXT：全文索引
RTREE：R树索引
1.2 MySQL索引管理
索引建立在表的列上(字段)的。
在where后面的列建立索引才会加快查询速度。
pages<---索引（属性）<----查数据。
添加索引的方法：
alter table test add index index_name(name);
create index index_name on test(name);
语法格式:
alter table 表 add index 索引名称(name);
1.2.1 创建普通索引
创建普通索引方法一：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME);
mysql> desc PLAYERS;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |
创建普通索引方法二：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME);
mysql> desc PLAYERS;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |
1.2.2 删除索引
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:
1.3 MySQL中的约束索引
主键索引
只能有一个主键。
主键索引:列的内容是唯一值,例如学号.
表创建的时候至少要有一个主键索引，最好和业务无关。
普通索引
加快查询速度，工作中优化数据库的关键。
在合适的列上建立索引，让数据查询更高效。
create index index_name on test(name);
alter table test add index index_name(name);
用了索引，查一堆内容。
在where条件关键字后面的列建立索引才会加快查询速度.
select id,name from test where state=1 order by id group by name;
唯一索引
内容唯一，但不是主键。
create unique index index_name on test(name);
1.3.1 创建主键索引
建立表时
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;
增加自增主键
alter table test change id id int(4) primary key
not null auto_increment;
1.3.2 使用字段前缀创建索引及联合索引
前缀索引：根据字段的前N个字符建立索引
create index index_name on test(name(8));
联合索引：多个字段建立一个索引。
where a女生 and b身高165 and c身材好
index(a,b,c)
特点：前缀生效特性。
a,ab,abc 可以走索引。
b ac bc c 不走索引(5.6之后 ac 可以走主键索引)。
原则：把最常用来作为条件查询的列放在前面。
*示例:*
创建表
create table people (id int not null auto_increment ,name char(20),sr(20),sex int ,age int, primary key (id));
创建联合索引
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
查看索引的类型
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 | |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+
建立唯一键索引
mysql> alter table people add unique key age_uidx(age);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
查看数据表
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)
联合主键是联合索引的特殊形式
PRIMARY KEY (`Host`,`User`)
alter table test add sex char(4) not null;
create index ind_name_sex on test(name,sex);
前缀加联合索引
create index index_name on test(name(8),sex(2));
1.4 SQL语句优化
1.4.1 企业SQL优化思路
1、把一个大的不使用索引的SQL语句按照功能进行拆分
2、长的SQL语句无法使用索引，能不能变成2条短的SQL语句让它分别使用上索引。
3、对SQL语句功能的拆分和修改
4、减少“烂”SQL由运维（DBA）和开发交流（确认），共同确定如何改，最终由DBA执行
5、制定开发流程
1.4.2 不适合走索引的场景
1、唯一值少的列上不适合建立索引或者建立索引效率低。例如：性别列
2、小表可以不建立索引，100条记录。
3、对于数据仓库，大量全表扫描的情况，建索引反而会慢
1.4.3 查看表的唯一值数量
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;
1.4.4 建立索引流程
1、找到慢SQL。
show processlist;
记录慢查询日志。
2、explain select句,条件列多。
3、查看表的唯一值数量：
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;
条件列多。可以考虑建立联合索引。
4、建立索引(流量低谷)
force index
5、拆开语句（和开发）。
6、like '%%'不用mysql
7、进行判断重复的行数
查看行数:
mysql> select count(*) from city;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 4079 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
查看去重后的行数：
mysql> select count(distinct countrycode) from city;
+-----------------------------+
| count(distinct countrycode) |
+-----------------------------+
| 232 |
+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
1.5 用explain查看SQL的执行计划
在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。
EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
需要注意的是，生成的QEP并不确定，它可能会根据很多因素发生改变。MySQL不会将一个QEP和某个给定查询绑定，QEP将由SQL语句每次执行时的实际情况确定，即便使用存储过程也是如此。尽管在存储过程中SQL语句都是预先解析过的，但QEP仍然会在每次调用存储过程的时候才被确定。
1.5.1 查看 select 语句的执行过程
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的作用是禁止缓存查询结果。
使用where****条件查找
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)
1.5.2 通过执行计划可以知道什么？
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)
1.5.3 MySQL执行计划调用方式
1.EXPLAIN SELECT ……
2.EXPLAIN EXTENDED SELECT ……
将执行计划"反编译"成SELECT语句，运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句
3.EXPLAIN PARTITIONS SELECT ……
用于分区表的EXPLAIN生成QEP的信息
1.5.4 执行计划包含的信息
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1.5.5 id
包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序
【示例一】id相同，执行顺序由上至下
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】如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
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，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
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)
1.5.6 select_type
示查询中每个select子句的类型（简单OR复杂）
a. SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
b. 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY
c. 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY
d. 在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED（衍生）用来表示包含在from子句中的子查询的select，mysql会递归执行并将结果放到一个临时表中。服务器内部称为"派生表"，因为该临时表是从子查询中派生出来的
e. 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED
f. 从UNION表获取结果的SELECT被标记为：UNION RESULT
说明：
SUBQUERY和UNION还可以被标记为DEPENDENT和UNCACHEABLE。
DEPENDENT意味着select依赖于外层查询中发现的数据。
UNCACHEABLE意味着select中的某些 特性阻止结果被缓存于一个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)
内容说明：
第一行：id列为1，表示第一个select，select_type列的primary表 示该查询为外层查询，table列被标记为<derived3>，表示查询结果来自一个衍生表，其中3代表该查询衍生自第三个select查询，即id为3的select。
第二行：id为3，表示该查询的执行次序为2（ 4 => 3），是整个查询中第三个select的一部分。因查询包含在from中，所以为derived。
第三行：select列表中的子查询，select_type为subquery，为整个查询中的第二个select。
第四行：select_type为union，说明第四个select是union里的第二个select，最先执行。
第五行：代表从union的临时表中读取行的阶段，table列的<union1,4>表示用第一个和第四个select的结果进行union操作。
1.5.7 type
表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，常见类型如下:
ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL
从左到右，性能从最差到最好
【示例一】ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历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与ALL区别为index类型只遍历索引树
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:索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。
显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<, >查询。当mysql使用索引去查找一系列值时，例如IN()和OR列表，也会显示range（范围扫描）,当然性能上面是有差异的。
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：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行
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：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件。
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：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。
如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
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类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
【示例七】NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引， 例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
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)
1.5.8 possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
1.5.9 key
显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为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)
1.5.10 key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）。
1.5.11 ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
1.5.12 rows
表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数。
【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)
1.5.13 Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
【示例一】Using index
该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引（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)
覆盖索引（Covering Index）
MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件
包含所有满足查询需要的数据的索引称为覆盖索引（Covering Index）
**注意：**如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降
【示例二】Using where
表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where字句的查询都会显示"Using where"。
有时"Using where"的出现就是一个暗示：查询可受益与不同的索引。
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需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
这个值表示使用了内部临时(基于内存的)表。一个查询可能用到多个临时表。有很多原因都会导致MySQL在执行查询期间创建临时表。两个常见的原因是在来自不同表的上使用了DISTINCT,或者使用了不同的ORDER BY和GROUP BY列。可以强制指定一个临时表使用基于磁盘的MyISAM存储引擎。这样做的原因主要有两个：
1)内部临时表占用的空间超过min(tmp_table_size，max_heap_table_size)系统变量的限制
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中无法利用索引完成的排序操作称为“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
该值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。
如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
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)
删除t1索引
mysql> alter table t1 drop key name;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
删除t2索引
mysql> alter table t2 drop key name;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
经常查找
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
这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。
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
这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行.
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
当MySQL 决定要在一个给定的表上使用超过一个索引的时候，就会出现以下格式中的一个，详细说明使用的索引以及合并的类型。
Using sort_union(...)
Using union(...)
Using intersect(...)
1.5.14 小结
EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况。
EXPLAIN不考虑各种Cache。
EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作。
部分统计信息是估算的，并非精确值。
EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。
1.6 mysql不走索引的原因
1.6.1 一些常见的原因
1) 没有查询条件，或者查询条件没有建立索引
2) 在查询条件上没有使用引导列
3) 查询的数量是大表的大部分，应该是30％以上。
4) 索引本身失效
5) 查询条件使用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包括(+，-，*，/，! 等)
错误的例子：select * from test where id-1=9; 正确的例子：select * from test where id=10;
6) 对小表查询
7) 提示不使用索引
8) 统计数据不真实
9) CBO计算走索引花费过大的情况。其实也包含了上面的情况，这里指的是表占有的block要比索引小。
10)隐式转换导致索引失效.这一点应当引起重视.也是开发中经常会犯的错误.
由于表的字段tel_num定义为varchar2(20),但在查询时把该字段作为number类型以where条件传给数据库,这样会导致索引失效.
错误的例子：select * from test where tel_nume=13333333333;
正确的例子：select * from test where tel_nume='13333333333';
11) 注意使用的特殊符号
1,<> ,!=
2,单独的>,<,(有时会用到，有时不会)
12)like "%_" 百分号在前.
select * from t1 where name like 'linux培训%';
13) not in ,not exist.
14) in 尽量改成 union 。
15)当变量采用的是times变量，而表的字段采用的是date变量时.或相反情况。
16)B-tree索引is null不会走,is not null会走,位图索引 is null,is not null 都会走 。
17)联合索引 is not null 只要在建立的索引列（不分先后）都会走,
in null时 必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null（但必须在所有列 都满足is null的时候）,或者=一个值；
当建立索引的第一位置是=一个值时,其他索引列可以是任何情况（包括is null =一个值）,以上两种情况索引都会走。其他情况不会走。
1.6.2 需要注意的一些
1) MyISAM 存储引擎索引键长度总和不能超过1000 字节；
2) BLOB 和TEXT 类型的列只能创建前缀索引；
3) MySQL 目前不支持函数索引；
4) 使用不等于（!= 或者<>）的时候MySQL 无法使用索引；
5) 过滤字段使用了函数运算后（如abs(column)），MySQL 无法使用索引；
6) Join 语句中Join 条件字段类型不一致的时候MySQL 无法使用索引；
7) 使用LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始（ '%abc...'）MySQL 无法使用索引；
8) 使用非等值查询的时候MySQL 无法使用Hash 索引；
9) 在我们使用索引的时候，需要注意上面的这些限制，尤其是要注意无法使用索引的情况，因为这很容易让我们因为疏忽而造成极大的性能隐患。
1.7 数据库索引的设计原则
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。
1.7.1 那么索引设计原则又是怎样的
1．选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。
如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。
3．为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，
为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
4．限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
5．尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR（100）类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR（10）类型的字段需要的时间要多。
6．尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。
7．删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
8.小表不应建立索引
包含大量的列并且不需要搜索非空值的时候可以考虑不建索引
1.8 参考文献
https://baike.baidu.com/item/数据库索引/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
欢迎关注公众号 【码农开花】一起学习成长 我会一直分享Java干货，也会分享免费的学习资料课程和面试宝典 回复：【计算机】【设计模式】【面试】有惊喜哦
