MySQL的explain语句分析

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| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
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id

select 查询的序列号，包含一组可以重复的数字，表示查询中执行sql语句的顺序。一般有三种情况：
第一种：id全部相同，sql的执行顺序是由上至下；
第二种：id全部不同，sql的执行顺序是根据id大的优先执行；
第三种：id既存在相同，又存在不同的。先根据id大的优先执行，再根据相同id从上至下的执行。
select_type

select 查询的类型，主要是用于区别普通查询，联合查询，嵌套的复杂查询
simple：简单的select 查询，查询中不包含子查询或者union
primary：查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为primary
subquery：在select或where 列表中包含了子查询
derived：在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生）MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。
union：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
union result：从union表获取结果的select
partitions

表所使用的分区，如果要统计十年公司订单的金额，可以把数据分为十个区，每一年代表一个区。这样可以大大的提高查询效率。
type

这是一个非常重要的参数，连接类型，常见的有：all , index , range , ref , eq_ref , const , system , null 八个级别。
性能从最优到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all
对java程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。
index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。
range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。
ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。
eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，
const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键至于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，了解即可
possible_keys

显示查询语句可能用到的索引(一个或多个或为null)，不一定被查询实际使用。仅供参考使用。
key

显示查询语句实际使用的索引。若为null，则表示没有使用索引。
key_len

显示索引中使用的字节数，可通过key_len计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下索引长度越短越好。key_len 显示的值为索引字段的最可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，并不是通过表内检索出的。
ref

显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
rows

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，值越大越不好。
extra

Using filesort： 说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序” 。出现这个就要立刻优化sql。
Using temporary： 使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和 分组查询 group by。 出现这个更要立刻优化sql。
Using index： 表示相应的select 操作中使用了覆盖索引（Covering index），避免访问了表的数据行，效果不错！如果同时出现Using where，表明索引被用来执行索引键值的查找。如果没有同时出现Using where，表示索引用来读取数据而非执行查找动作。
覆盖索引（Covering Index） ：也叫索引覆盖，就是select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，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。
Using index condition： 在5.6版本后加入的新特性，优化器会在索引存在的情况下，通过符合RANGE范围的条数 和 总数的比例来选择是使用索引还是进行全表遍历。
Using where： 表明使用了where 过滤
Using join buffer： 表明使用了连接缓存
impossible where： where 语句的值总是false，不可用，不能用来获取任何元素
distinct： 优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作。
filtered

一个百分比的值，和rows 列的值一起使用，可以估计出查询执行计划(QEP)中的前一个表的结果集，从而确定join操作的循环次数。小表驱动大表，减轻连接的次数。

通过explain的参数介绍，我们可以得知:
1 表的读取顺序(id)
2 数据读取操作的操作类型(type)
3 哪些索引被实际使用(key)
4 表之间的引用(ref)
5 每张表有多少行被优化器查询(rows)

索引分类

我们常说的索引一般指的是BTree（多路搜索树）结构组织的索引。其中还有聚合索引，次要索引，复合索引，前缀索引，唯一索引，统称索引，当然除了B+树外，还有哈希索引（hash index）等。

1.普通索引index :加速查找
2.唯一索引
主键索引：primary key ：加速查找+约束（不为空且唯一）
唯一索引：unique：加速查找+约束 （唯一）
3.联合索引
-primary key(id,name):联合主键索引
-unique(id,name):联合唯一索引
-index(id,name):联合普通索引
4.全文索引fulltext :用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
5.空间索引spatial :了解就好，几乎不用

基本语法：
创建：

create [unique] index indexName on tableName (columnName...)
alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName...)

删除：

drop index [indexName] on tableName

查看：

show index from tableName
哪些情况需要建索引：
1 主键，唯一索引
2 经常用作查询条件的字段需要创建索引
3 经常需要排序、分组和统计的字段需要建立索引
4 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引

哪些情况不要建索引：
1 表的记录太少，百万级以下的数据不需要创建索引
2 经常增删改的表不需要创建索引
3 数据重复且分布平均的字段不需要创建索引，如 true,false 之类。
4 频发更新的字段不适合创建索引
5 where条件里用不到的字段不需要创建索引

注意：

1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够

2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，

create index ix_name_email on s1(name,email,)

• 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
  select * from s1 where name='egon'; #可以
  select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
  select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，

比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器

会帮你优化成索引可以识别的形式

3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’

就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

索引无法命中的情况：

• like '%xx'
  select * from tb1 where email like '%cn';

• 使用函数
  select * from tb1 where reverse(email) = 'wupeiqi';

• or
  select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com';

  特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
  select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';
  select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven@live.com' and email = 'alex'

• 类型不一致
  如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
  select * from tb1 where email = 999;

普通索引的不等于不会走索引

• !=
  select * from tb1 where email != 'alex'

  特别的：如果是主键，则还是会走索引
  select * from tb1 where nid != 123

• select * from tb1 where email > 'alex'

  特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
  select * from tb1 where nid > 123
  select * from tb1 where num > 123

排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中

• order by
  select name from s1 order by email desc;
  当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则不走索引
  select email from s1 order by email desc;
  特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
  select * from tb1 order by nid desc;

• 组合索引最左前缀
  如果组合索引为：(name,email)
  name and email -- 使用索引
  name -- 使用索引
  email -- 不使用索引

• count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了

• create index xxxx on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

• 避免使用select *
• count(1)或count(列) 代替 count(*)
• 创建表时尽量时 char 代替 varchar
• 表的字段顺序固定长度的字段优先
• 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
• 尽量使用短索引
• 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
• 连表时注意条件类型需一致

• 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合