案例：
CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年齡', `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位', `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時間', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工記錄表';INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());
分析以下幾條sql的索引使用情況：
SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position = 'manager';SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position = 'manager';SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';
Mysql的索引分析
MySQL官方對索引的定義為：索引(Index)是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構。索引的本質：索引是數據結構，而且是實現了高級查找演算法的數據結構 索引一般以文件形式存儲在磁碟上，索引檢索需要磁碟I/O操作。
磁碟存取原理
尋道時間(速度慢，費時)。
旋轉時間(速度較快) 預讀：長度為頁的整倍數( 主存和磁碟以頁為單位交換數據，一頁4K)。
索引的結構
二叉樹;
紅黑樹;
HASH;
BTREE。
索引底層數據結構與演算法
Hash索引
如果是等值查詢，哈希索引明顯有絕對優勢， 前提：鍵值唯一。
哈希索引沒辦法完成範圍查詢檢索 哈希索引也沒辦法利用索引完成排序，以及like 『xxx%』 這樣的部分模糊查詢 哈希索引也不支持多列聯合索引的 在有大量重複鍵值情況下，哈希索引的效率也最左前綴原則是極低的，因為存在哈希碰撞問題。
B-Tree
度(Degree)-節點的數據存儲個數;
葉子節點具有相同的深度;
葉子節點的指針為空;
節點中的數據key從左到右遞增排列。
B+Tree
非葉子節點不存儲data，只存儲key，可以增大度;
葉子節點不存儲指針;
順序訪問指針，提高區間訪問的性能。
MyISAM索引實現(非聚集)
MyISAM索引文件和數據文件是分離的。
InnoDB索引實現(聚集)
數據文件本身就是索引文件;
表數據文件本身就是按B+Tree組成的一個索引結構文件;
聚集索引-葉節點包含了完整的數據記錄;
為什麼InnoDB表要求有主鍵，並且推薦使用整型的自增主鍵;
為什麼非主鍵索引結構葉子節點存儲的是主鍵值?(一致性和節省存儲空間)。
聯合索引數據結構
EXPLAIN執行計劃
使用EXPLAIN關鍵字可以模擬優化器執行SQL語句，從而知道MySQL是 如何處理你的SQL語句的，分析你的查詢語句或者表結構的性能瓶頸。
語法 ：Explain + SQL語句
在 select 語句之前增加 explain 關鍵字，MySQL 會在查詢上設置一個標記，執行查詢時，會返回執行計劃的信息，而不是執行這條SQL(如果 from 中包含子查詢，仍會執行該子查詢，將結果放入臨時表中)。
執行計劃作用
表的讀取順序;
數據讀取操作的操作類型;
哪些索引可以使用;
哪些索引被實際使用;
表之間的引用;
每張表有多少行被優化器查詢。
explain 案例
DROP TABLE IF EXISTS `actor`;CREATE TABLE `actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, `update_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');DROP TABLE IF EXISTS `film`;CREATE TABLE `film` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;CREATE TABLE `film_actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `film_id` int(11) NOT NULL, `actor_id` int(11) NOT NULL, `remark` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);
explain select * from actor;
在查詢中的每個表會輸出一行，如果有兩個表通過 join 連接查詢，那麼會輸出兩行。表的意義相當廣泛：可以是子查詢、一個 union 結果等。
explain 兩個變種
explain extended
會在 explain 的基礎上額外提供一些查詢優化的信息。緊隨其後通過 show warnings 命令可以 得到優化後的查詢語句，從而看出優化器優化了什麼。額外還有 filtered 列，是一個半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出將要和 explain 中前一個表進行連接的行數(前一個表指 explain 中的id值比當前表id值小的表)。
explain extended select * from film where id = 1;
show warnings;
explain partitions
相比 explain 多了個 partitions 欄位，如果查詢是基於分區表的話，會顯示查詢將訪問的分區。
explain 中的列
接下來我們將展示 explain 中每個列的信息。
1. id
id列的編號是 select 的序列號，有幾個 select 就有幾個id，並且id的順序是按 select 出現的順序增長的。MySQL將 select 查詢分為簡單查詢(SIMPLE)和複雜查詢(PRIMARY)。複雜查詢分為三類：簡單子查詢、派生表(from語句中的子查詢)、union 查詢。id列越大執行優先順序越高，id相同則從上往下執行，id為NULL最後執行。
1)簡單子查詢
explain select (select 1 from actor limit 1) from film;
2)from子句中的子查詢
explain select id from (select id from film) as der;
這個查詢執行時有個臨時表別名為der，外部 select 查詢引用了這個臨時表。
3)union查詢
explain select 1 union all select 1;
union結果總是放在一個匿名臨時表中，臨時表不在SQL中出現，因此它的id是NULL。
2. select_type列
select_type 表示對應行是簡單還是複雜的查詢，如果是複雜的查詢，又是上述三種複雜查詢中的哪一種。1)simple：簡單查詢。查詢不包含子查詢和union。
explain select * from film where id = 2;
2)primary：複雜查詢中最外層的 select 3)subquery：包含在 select 中的子查詢(不在 from 子句中) 4)derived：包含在 from 子句中的子查詢。MySQL會將結果存放在一個臨時表中，也稱為派生表(derived的英文含義) 用這個例子來了解 primary、subquery 和 derived 類型。
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
5)union：在 union 中的第二個和隨後的 select 6)union result：從 union 臨時表檢索結果的 select 用這個例子來了解 union 和 union result 類型：
explain select 1 union all select 1;
3. table列
這一列表示 explain 的一行正在訪問哪個表。當 from 子句中有子查詢時，table列是 格式，表示當前查詢依賴 id=N 的查詢，於是先執行 id=N 的查詢。當有 union 時，UNION RESULT 的 table 列的值為，1和2表示參與 union 的 select 行id。
4. type列
這一列表示關聯類型或訪問類型，即MySQL決定如何查找表中的行，查找數據行記錄的大概範圍。
完整的結果值從最優到最差分別為：system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL
需要記憶的：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL 一般來說，得保證查詢達到range級別，最好達到refNULL：mysql能夠在優化階段分解查詢語句，在執行階段用不著再訪問表或索引。例如：在索引列中選取最小值，可以單獨查找索引來完成，不需要在執行時訪問表。
explain select min(id) from film;
const, system：mysql能對查詢的某部分進行優化並將其轉化成一個常量(可以看show warnings 的結果)。用於 primary key 或 unique key 的所有列與常數比較時，所以表最多有一個匹配行，讀取1次，速度比較快。system是const的特例，表裡只有一條元組匹配時為system。
explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;
show warnings;
eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被連接使用 ，最多只會返回一條符合條件的記錄。這可能是在 const 之外最好的聯接類型了，簡單的 select 查詢不會出現這種 type。
explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前綴，索引要和某個值相比較，可能會找到多個符合條件的行。
簡單 select 查詢，name是普通索引(非唯一索引)
explain select * from film where name = "film1";
關聯表查詢，idxfilmactorid是filmid和actorid的聯合索引，這裡使用到了filmactor的左邊前綴film_id部分。
explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;
range：範圍掃描通常出現在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一個索引來檢索給定範圍的行。
explain select * from actor where id > 1;
index：掃描全表索引，這通常比ALL快一些。
explain select * from film;
ALL：即全表掃描，意味著mysql需要從頭到尾去查找所需要的行。通常情況下這需要增加索引來進行優化了。
explain select * from actor;
5. possible_keys列
這一列顯示查詢可能使用哪些索引來查找。 explain 時可能出現 possible_keys 有列，而 key 顯示 NULL 的情況，這種情況是因為表中數據不多，mysql認為索引對此查詢幫助不大，選擇了全表查詢。 如果該列是NULL，則沒有相關的索引。在這種情況下，可以通過檢查 where 子句看是否可以創造一個適當的索引來提高查詢性能，然後用 explain 查看效果。
6. key列
這一列顯示mysql實際採用哪個索引來優化對該表的訪問。如果沒有使用索引，則該列是 NULL。如果想強制mysql使用或忽視possible_keys列中的索引，在查詢中使用 force index、ignore index。
explain select * from film ignore index(idx_name);
7. key_len列
這一列顯示了mysql在索引里使用的位元組數，通過這個值可以算出具體使用了索引中的哪些列。 舉例來說，filmactor的聯合索引 idxfilmactorid 由 filmid 和 actorid 兩個int列組成，並且每個int是4位元組。通過結果中的keylen=4可推斷出查詢使用了第一個列：filmid列來執行索引查找。
mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;
key_len計算規則如下：
字元串;
char(n)：n位元組長度;
varchar(n)：2位元組存儲字元串長度，如果是utf-8，則長度 3n + 2;
數值類型;
tinyint：1位元組;
smallint：2位元組;
int：4位元組;
bigint：8位元組;
時間類型;
date：3位元組;
timestamp：4位元組;
datetime：8位元組;
如果欄位允許為 NULL，需要1位元組記錄是否為 NULL。
索引最大長度是768位元組，當字元串過長時，mysql會做一個類似左前綴索引的處理，將前半部分的字元提取出來做索引。
8. ref列
這一列顯示了在key列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見的有：const(常量)，欄位名(例：film.id)。
9. rows列
這一列是mysql估計要讀取並檢測的行數，注意這個不是結果集里的行數。
10. Extra列
這一列展示的是額外信息。常見的重要值如下： Using index：查詢的列被索引覆蓋，並且where篩選條件是索引的前導列，是性能高的表現。一般是使用了覆蓋索引(索引包含了所有查詢的欄位)。對於innodb來說，如果是輔助索引性能會有不少提高。
explain select film_id from film_actor where film_id = 1;
Using where：查詢的列未被索引覆蓋，where篩選條件非索引的前導列。
explain select * from actor where name = 'a';
Using where Using index：查詢的列被索引覆蓋，並且where篩選條件是索引列之一但是不是索引的前導列，意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的數據。
explain select film_id from film_actor where actor_id = 1;
NULL：查詢的列未被索引覆蓋，並且where篩選條件是索引的前導列，意味著用到了索引，但是部分欄位未被索引覆蓋，必須通過「回表」來實現，不是純粹地用到了索引，也不是完全沒用到索引。
explain select * from film_actor where film_id = 1;
Using index condition：與Using where類似，查詢的列不完全被索引覆蓋，where條件中是一個前導列的範圍;
explain select * from film_actor where film_id > 1;
Using temporary：mysql需要創建一張臨時表來處理查詢。出現這種情況一般是要進行優化的，首先是想到用索引來優化。1. actor.name沒有索引，此時創建了張臨時表來distinct。
explain select distinct name from actor;
film.name建立了idx_name索引，此時查詢時extra是using index,沒有用臨時表
explain select distinct name from film;
Using filesort：mysql 會對結果使用一個外部索引排序，而不是按索引次序從表裡讀取行。此時mysql會根據聯接類型瀏覽所有符合條件的記錄，並保存排序關鍵字和行指針，然後排序關鍵字並按順序檢索行信息。這種情況下一般也是要考慮使用索引來優化的。
1. actor.name未創建索引，會瀏覽actor整個表，保存排序關鍵字name和對應的id，然後排序name並檢索行記錄。
explain select * from actor order by name;
2. film.name建立了idx_name索引,此時查詢時extra是using index
explain select * from film order by name;
索引最佳實踐
使用的表
CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年齡', `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位', `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時間', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工記錄表';INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());
最佳實踐
1. 全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
2.最左前綴法則
如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始並且不跳過索引中的列。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
3.不要在索引列上做任何操作(計算、函數、(自動or手動)類型轉換)，會導致索引失效而轉向全表掃描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';
4.存儲引擎不能使用索引中範圍條件右邊的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';
5.盡量使用覆蓋索引(只訪問索引的查詢(索引列包含查詢列))，減少select *語句
EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';
6.mysql在使用不等於(!=或者<>)的時候無法使用索引會導致全表掃描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';
7.is null,is not null 也無法使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null;
8.like以通配符開頭('$abc...')mysql索引失效會變成全表掃描操作
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%';
問題：解決like'%字元串%'索引不被使用的方法?a)使用覆蓋索引，查詢欄位必須是建立覆蓋索引欄位
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';
b)當覆蓋索引指向的欄位是varchar(380)及380以上的欄位時，覆蓋索引會失效!
9.字元串不加單引號索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
10.少用or,用它連接時很多情況下索引會失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';
11.in和exsits優化
原則：小表驅動大表，即小的數據集驅動大的數據集
in：當B表的數據集必須小於A表的數據集時，in優於exists
select * from A where id in (select id from B)
explainselect*fromfilmwhereidin(selectfilm_idfromfilm_actor);
exists：當A表的數據集小於B表的數據集時，exists優於in 將主查詢A的數據，放到子查詢B中做條件驗證，根據驗證結果(true或false)來決定主查詢的數據是否保留 select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id) #A表與B表的ID欄位應建立索引
explain select * from film where exists (select 1 from film_actor where film_actor.film_id = film.id)
EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查詢中的SELECT * 也可以是SELECT 1或select X,官方說法是實際執行時會忽略SELECT清單,因此沒有區別 。EXISTS子查詢的實際執行過程可能經過了優化而不是我們理解上的逐條對比。EXISTS子查詢往往也可以用JOIN來代替，何種最優需要具體問題具體分析。
總結：
①MySQL支持兩種方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL掃描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。
②order by滿足兩種情況會使用Using index。
order by語句使用索引最左前列。
使用where子句與order by子句條件列組合滿足索引最左前列。
③盡量在索引列上完成排序，遵循索引建立(索引創建的順序)時的最左前綴法則。
④如果order by的條件不在索引列上，就會產生Using filesort。⑤group by與order by很類似，其實質是先排序後分組，遵照索引創建順序的最左前綴法則。注意where高於having，能寫在where中的限定條件就不要去having限定了。