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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构造，应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，则与在表中搜寻所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
索引的一个次要目标就是放慢检索表中数据的办法，亦即能帮助信息搜寻者尽快的找到合乎限度条件的记录 ID 的辅助数据结构。
1.1.1 惟一索引
惟一索引是不容许其中任何两行具备雷同索引值的索引。当现有数据中存在反复的键值时，大多数数据库不容许将新创建的惟一索引与表一起保留。数据库还可能避免增加将在表中创立反复键值的新数据。
例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创立了惟一索引，则任何两个员工都不能同姓。
1.1.2 主键索引
数据库表常常有一列或多列组合，其值惟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主动创立主键索引，主键索引是惟一索引的特定类型。
该索引要求主键中的每个值都惟一。当在查问中应用主键索引时，它还容许对数据的快速访问。
1.1.3 汇集索引
在汇集索引中，表中行的物理程序与键值的逻辑（索引）程序雷同。一个表只能蕴含一个汇集索引。如果某索引不是汇集索引，则表中行的物理程序与键值的逻辑程序不匹配。与非汇集索引相比，汇集索引通常提供更快的数据访问速度。
汇集索引和非汇集索引的区别，如字典默认按字母程序排序，读者如晓得某个字的读音可依据字母程序疾速定位。因而汇集索引和表的内容是在一起的。如读者需查问某个生僻字，则需按字典后面的索引，举例按偏旁进行定位，找到该字对应的页数，再关上对应页数找到该字。
这种通过两个中央而查问到某个字的形式就如非汇集索引。
1.1.4 索引列
能够基于数据库表中的单列或多列创立索引。多列索引能够辨别其中一列可能有雷同值的行。如果常常同时搜寻两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮忙。
例如，如果常常在同一查问中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创立多列索引将很有意义。
查看查问的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包含的每一列都是索引能够抉择的对象。对新索引进行试验以查看它对运行查问性能的影响。思考已在表上创立的索引数量。最好防止在单个表上有很多索引。
查看已在表上创立的索引的定义。最好防止蕴含共享列的重叠索引。
查看某列中惟一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比拟。比拟的后果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适宜建设索引，如果适宜，确定索引的类型。
1.1.5 B 树算法
B 树的搜寻，从根结点开始，如果查问的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查问关键字比结点关键字小，就进入右边；如果比结点关键字大，就进入左边；如果右边或左边的指针为空，则报告找不到相应的要害。
如果 B 树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均放弃差不多（均衡），那么 B 树的搜寻性能迫近二分查找；但它比间断内存空间的二分查找的长处是，扭转 B 树结构（插入与删除结点）不须要挪动大段的内存数据，甚至通常是常数开销。
1.1.6 B+ 树算法
B+ 树是 B - 树的变体，也是一种多路搜寻树：
1. 其定义根本与 B - 树同，除了：2. 非叶子结点的子树指针与关键字个数雷同；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. 为所有叶子结点减少一个链指针；6. 所有关键字都在叶子结点呈现；如：（M=3）
B+ 的搜寻与 B - 树也基本相同，区别是 B + 树只有达到叶子结点才命中（B- 树能够在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字选集做一次二分查找；
B+ 的个性：
1. 所有关键字都呈现在叶子结点的链表中（浓密索引），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（稠密索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；4. 更适宜文件索引零碎；1.1.7 HASH：HASH 算法
哈希索引只有 Memory, NDB 两种引擎反对，Memory 引擎默认反对哈希索引，如果多个 hash 值雷同，呈现哈希碰撞，那么索引以链表形式存储。
然而，Memory 引擎表只对可能适宜机器的内存切实无限的数据集。
要使 InnoDB 或 MyISAM 反对哈希索引，能够通过伪哈希索引来实现，叫自适应哈希索引。
次要通过减少一个字段，存储 hash 值，将 hash 值建设索引，在插入和更新的时候，建设触发器，主动增加计算后的 hash 到表里。
1.1.8 其余的索引
FULLTEXT：全文索引
RTREE：R 树索引1.2 MySQL 索引治理
索引建设在表的列上 (字段) 的。
在 where 前面的列建设索引才会放慢查问速度。
pages<— 索引（属性）<—- 查数据。
增加索引的办法：
alter table test add index index_name(name);
create index index_name on test(name);语法格局:
alter table 表 add index 索引名称(name);1.2.1 创立一般索引
创立一般索引办法一：
mysql> ALTER TABLE PLAYERS ADD INDEX name_idx(NAME);
mysql> desc PLAYERS;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| NAME | char(15) | NO | MUL | NULL | |创立一般索引办法二：
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 中的束缚索引
主键索引
只能有一个主键。
主键索引: 列的内容是惟一值, 例如学号.
表创立的时候至多要有一个主键索引，最好和业务无关。
一般索引
放慢查问速度，工作中优化数据库的要害。
在适合的列上建设索引，让数据查问更高效。
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 条件关键字前面的列建设索引才会放慢查问速度.
select id,name from test where state=1 order by id group by name;惟一索引
内容惟一，但不是主键。
create unique index index_name on test(name);1.3.1 创立主键索引
建设表时
CREATE TABLE `test` (`id` int(4) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` char(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=UTF8;建设表后减少
CREATE TABLE `test` (`id` int(4) NOT NULL,
`name` char(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=UTF8;减少自增主键
alter table test change id id int(4) primary key
not null auto_increment;1.3.2 应用字段前缀创立索引及联结索引
前缀索引：依据字段的前 N 个字符建设索引
create index index_name on test(name(8));联结索引：多个字段建设一个索引。
where a 女生 and b 身高 165 and c 身材好
index(a,b,c)特点：前缀失效个性。
a,ab,abc 能够走索引。b ac bc c 不走索引(5.6 之后 ac 能够走主键索引)。准则：把最罕用来作为条件查问的列放在后面。
* 示例:*
创立表
create table people (id int not null auto_increment ,name char(20),sr(20),sex int ,age int, primary key (id));创立联结索引
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 | |
+-------+----------+------+-----+---------+----------------+建设惟一键索引
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)联结主键是联结索引的非凡模式
PRIMARY KEY (`Host`,`User`)
alter table test add sex char(4) not null;
create index ind_name_sex on test(name,sex);前缀加联结索引
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、把一个大的不应用索引的 SQL 语句依照性能进行拆分
2、长的 SQL 语句无奈应用索引，能不能变成 2 条短的 SQL 语句让它别离应用上索引。
3、对 SQL 语句性能的拆分和批改
4、缩小“烂”SQL 由运维（DBA）和开发交换（确认），独特确定如何改，最终由 DBA 执行
5、制订开发流程
1.4.2 不适宜走索引的场景
1、惟一值少的列上不适宜建设索引或者建设索引效率低。例如：性别列
2、小表能够不建设索引，100 条记录。
3、对于数据仓库，大量全表扫描的状况，建索引反而会慢
1.4.3 查看表的惟一值数量
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;1.4.4 建设索引流程
1、找到慢 SQL。
show processlist;记录慢查问日志。
2、explain select 句, 条件列多。
3、查看表的惟一值数量：
select count(distinct user) from mysql.user;
select count(distinct user,host) from mysql.user;条件列多。能够思考建设联结索引。
4、建设索引(流量低谷)
force index5、拆开语句（和开发）。
6、like ‘%%’ 不必 mysql
7、进行判断反复的行数
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 的执行打算
在工作中，咱们用于捕获性能问题最罕用的就是关上慢查问，定位执行效率差的 SQL，那么当咱们定位到一个 SQL 当前还不算完事，咱们还须要晓得该 SQL 的执行打算，比方是全表扫描，还是索引扫描，这些都须要通过 EXPLAIN 去实现。
EXPLAIN 命令是查看优化器如何决定执行查问的次要办法。能够帮忙咱们深刻理解 MySQL 的基于开销的优化器，还能够取得很多可能被优化器思考到的拜访策略的细节，以及当运行 SQL 语句时哪种策略预计会被优化器采纳。
须要留神的是，生成的 QEP 并不确定，它可能会依据很多因素产生扭转。MySQL 不会将一个 QEP 和某个给定查问绑定，QEP 将由 SQL 语句每次执行时的理论状况确定，即使应用存储过程也是如此。只管在存储过程中 SQL 语句都是事后解析过的，但 QEP 依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问后果。
应用 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 通过执行打算能够晓得什么？
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 执行打算调用形式
1.EXPLAIN SELECT ……
2.EXPLAIN EXTENDED SELECT ……
将执行打算 "反编译" 成 SELECT 语句，运行 SHOW WARNINGS 可失去被 MySQL 优化器优化后的查问语句
3.EXPLAIN PARTITIONS SELECT ……
用于分区表的 EXPLAIN 生成 QEP 的信息1.5.4 执行打算蕴含的信息
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+1.5.5 id
蕴含一组数字，示意查问中执行 select 子句或操作表的程序
【示例一】id 雷同，执行程序由上至下
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】如果是子查问，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 如果雷同，能够认为是一组，从上往下程序执行；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
示查问中每个 select 子句的类型（简略 OR 简单）a. SIMPLE：查问中不蕴含子查问或者 UNION
b. 查问中若蕴含任何简单的子局部，最外层查问则被标记为：PRIMARY
c. 在 SELECT 或 WHERE 列表中蕴含了子查问，该子查问被标记为：SUBQUERY
d. 在 FROM 列表中蕴含的子查问被标记为：DERIVED（衍生）用来示意蕴含在 from 子句中的子查问的 select，mysql 会递归执行并将后果放到一个长期表中。服务器外部称为 "派生表"，因为该长期表是从子查问中派生进去的
e. 若第二个 SELECT 呈现在 UNION 之后，则被标记为 UNION；若 UNION 蕴含在 FROM 子句的子查问中，外层 SELECT 将被标记为：DERIVED
f. 从 UNION 表获取后果的 SELECT 被标记为：UNION RESULT阐明：
SUBQUERY 和 UNION 还能够被标记为 DEPENDENT 和 UNCACHEABLE。DEPENDENT 意味着 select 依赖于外层查问中发现的数据。UNCACHEABLE 意味着 select 中的某些 个性阻止后果被缓存于一个 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)内容阐明：
第一行：id 列为 1，示意第一个 select，select_type 列的 primary 表 示该查问为外层查问，table 列被标记为 <derived3>，示意查问后果来自一个衍生表，其中 3 代表该查问衍生自第三个 select 查问，即 id 为 3 的 select。第二行：id 为 3，示意该查问的执行秩序为 2（4 => 3），是整个查问中第三个 select 的一部分。因查问蕴含在 from 中，所以为 derived。第三行：select 列表中的子查问，select_type 为 subquery，为整个查问中的第二个 select。第四行：select_type 为 union，阐明第四个 select 是 union 里的第二个 select，最先执行。第五行：代表从 union 的长期表中读取行的阶段，table 列的 <union1,4> 示意用第一个和第四个 select 的后果进行 union 操作。1.5.7 type
示意 MySQL 在表中找到所需行的形式，又称“拜访类型”，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: 索引范畴扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。
不言而喻的索引范畴扫描是带有 between 或者 where 子句里带有 <, > 查问。当 mysql 应用索引去查找一系列值时，例如 IN()和 OR 列表，也会显示 range（范畴扫描）, 当然性能下面是有差别的。
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：应用非惟一索引扫描或者惟一索引的前缀扫描，返回匹配某个独自值的记录行
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：相似 ref，区别就在应用的索引是惟一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简略来说，就是多表连贯中应用 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 对查问某局部进行优化，并转换为一个常量时，应用这些类型拜访。
如将主键置于 where 列表中，MySQL 就能将该查问转换为一个常量
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，当查问的表只有一行的状况下，应用 system
【示例七】NULL：MySQL 在优化过程中合成语句，执行时甚至不必拜访表或索引，例如从一个索引列里选取最小值能够通过独自索引查找实现。
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 能应用哪个索引在表中找到记录，查问波及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不肯定被查问应用
1.5.9 key
显示 MySQL 在查问中理论应用的索引，若没有应用索引，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
示意索引中应用的字节数，可通过该列计算查问中应用的索引的长度（key_len 显示的值为索引字段的最大可能长度，并非理论应用长度，即 key_len 是依据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）。
1.5.11 ref
示意上述表的连贯匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
1.5.12 rows
示意 MySQL 依据表统计信息及索引选用状况，估算的找到所需的记录所须要读取的行数。
【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
蕴含不适宜在其余列中显示但非常重要的额定信息
【示例一】Using index
该值示意相应的 select 操作中应用了笼罩索引（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)笼罩索引（Covering Index）
MySQL 能够利用索引返回 select 列表中的字段，而不用依据索引再次读取数据文件
蕴含所有满足查问须要的数据的索引称为笼罩索引（Covering Index）
留神：如果要应用笼罩索引，肯定要留神 select 列表中只取出须要的列，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，查问性能降落
【示例二】Using where
示意 mysql 服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。许多 where 条件里波及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎测验，因而不是所有带 where 字句的查问都会显示 ”Using where”。
有时 ”Using where” 的呈现就是一个暗示：查问可受害与不同的索引。
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
示意 MySQL 须要应用长期表来存储后果集，常见于排序和分组查问
这个值示意应用了外部长期 (基于内存的) 表。一个查问可能用到多个长期表。有很多起因都会导致 MySQL 在执行查问期间创立长期表。两个常见的起因是在来自不同表的上应用了 DISTINCT, 或者应用了不同的 ORDER BY 和 GROUP BY 列。能够强制指定一个长期表应用基于磁盘的 MyISAM 存储引擎。这样做的起因次要有两个：
1)外部长期表占用的空间超过 min(tmp_table_size，max_heap_table_size)零碎变量的限度
2)应用了 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 中无奈利用索引实现的排序操作称为“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贯条件时没有应用索引，并且须要连贯缓冲区来存储两头后果。
如果呈现了这个值，那应该留神，依据查问的具体情况可能须要增加索引来改良能。
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常常查找
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应用索引，优化器可能仅从聚合函数后果中返回一行.
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应用超过一个索引的时候，就会呈现以下格局中的一个，具体阐明应用的索引以及合并的类型。
Using sort_union(...)
Using union(...)
Using intersect(...)1.5.14 小结
EXPLAIN 不会通知你对于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查问的影响状况。
EXPLAIN 不思考各种 Cache。
EXPLAIN 不能显示 MySQL 在执行查问时所作的优化工作。
局部统计信息是估算的，并非准确值。
EXPALIN 只能解释 SELECT 操作，其余操作要重写为 SELECT 后查看执行打算。
1.6 mysql 不走索引的起因
1.6.1 一些常见的起因
1) 没有查问条件，或者查问条件没有建设索引
2) 在查问条件上没有应用疏导列
3) 查问的数量是大表的大部分，应该是 30%以上。
4) 索引自身生效
5) 查问条件应用函数在索引列上，或者对索引列进行运算，运算包含(+，-，*，/，! 等)
谬误的例子：select from test where id-1=9; 正确的例子：select from test where id=10;
6) 对小表查问
7) 提醒不应用索引
8) 统计数据不实在
9) CBO 计算走索引破费过大的状况。其实也蕴含了下面的状况，这里指的是表占有的 block 要比索引小。
10)隐式转换导致索引生效. 这一点该当引起器重. 也是开发中常常会犯的谬误.
因为表的字段 tel_num 定义为 varchar2(20), 但在查问时把该字段作为 number 类型以 where 条件传给数据库, 这样会导致索引生效.
谬误的例子：select * from test where tel_nume=13333333333;
正确的例子：select * from test where tel_nume=’13333333333′;
11) 留神应用的特殊符号
1,<> ,!=
2, 独自的 >,<,(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)当变量采纳的是 times 变量，而表的字段采纳的是 date 变量时. 或相同状况。
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)联结索引 is not null 只有在建设的索引列（不分先后）都会走,
in null 时 必须要和建设索引第一列一起应用, 当建设索引第一地位条件是 is null 时, 其余建设索引的列能够是 is null（但必须在所有列 都满足 is null 的时候）, 或者 = 一个值；
当建设索引的第一地位是 = 一个值时, 其余索引列能够是任何状况（包含 is null = 一个值）, 以上两种状况索引都会走。其余状况不会走。
1.6.2 须要留神的一些
1) MyISAM 存储引擎索引键长度总和不能超过 1000 字节；2) BLOB 和 TEXT 类型的列只能创立前缀索引；3) MySQL 目前不反对函数索引；4) 应用不等于（!= 或者 <>）的时候 MySQL 无奈应用索引；5) 过滤字段应用了函数运算后（如 abs(column)），MySQL 无奈应用索引；6) Join 语句中 Join 条件字段类型不统一的时候 MySQL 无奈应用索引；7) 应用 LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始（'%abc...'）MySQL 无奈应用索引；8) 应用非等值查问的时候 MySQL 无奈应用 Hash 索引；9) 在咱们应用索引的时候，须要留神下面的这些限度，尤其是要留神无奈应用索引的状况，因为这很容易让咱们因为忽略而造成极大的性能隐患。1.7 数据库索引的设计准则
为了使索引的应用效率更高，在创立索引时，必须思考在哪些字段上创立索引和创立什么类型的索引。
1.7.1 那么索引设计准则又是怎么的
1．抉择唯一性索引
唯一性索引的值是惟一的，能够更疾速的通过该索引来确定某条记录。
例如，学生表中学号是具备唯一性的字段。为该字段建设唯一性索引能够很快的确定某个学生的信息。如果应用姓名的话，可能存在同名景象，从而升高查问速度。
2．为常常须要排序、分组和联合操作的字段建设索引
常常须要 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 和 UNION 等操作的字段，排序操作会节约很多工夫。
如果为其建设索引，能够无效地防止排序操作。
3．为常作为查问条件的字段建设索引
如果某个字段常常用来做查问条件，那么该字段的查问速度会影响整个表的查问速度。因而，
为这样的字段建设索引，能够进步整个表的查问速度。
4．限度索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都须要占用磁盘空间，索引越多，须要的磁盘空间就越大。批改表时，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．尽量应用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查问的速度会受到影响。例如，对一个 CHAR（100）类型的字段进行全文检索须要的工夫必定要比对 CHAR（10）类型的字段须要的工夫要多。
6．尽量应用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好应用值的前缀来索引。例如，TEXT 和 BLOG 类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的后面的若干个字符，这样能够进步检索速度。
7．删除不再应用或者很少应用的索引
表中的数据被大量更新，或者数据的应用形式被扭转后，原有的一些索引可能不再须要。数据库管理员该当定期找出这些索引，将它们删除，从而缩小索引对更新操作的影响。
8. 小表不应建设索引
蕴含大量的列并且不须要搜寻非空值的时候能够思考不建索引
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
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