日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
索引简介
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。所以可以得到索引的本质：索引是数据结构。更简单的来说你也可以理解为MySQL中的索引就是MySQL中已经排好序的快速查找的数据结构。
至于具体的数据结构写过一篇一句话让你明白什么是MySQL索引有提到过，这里就简单的复习一下B-树与B 树的区别吧：
(1) B 树改进了B树, 让非叶子结点只作索引使用, 去掉了其中指向data record的指针, 使得每个结点中能够存放更多的key, 因此能有更大的宽度. 这有什么用? 这样就意味着存放同样多的key, 树的层高能进一步被压缩, 使得检索的时间更短.
(2)当然了,由于底部的叶子结点是链表形式, 因此也可以实现更方便的顺序遍历, 但是这是比较次要的, 最主要的的还是第(1)点.
性能分析Explain
我们已经知道了虽然知道了索引是什么，但是离动手添加索引呀还是查了一步，既然SQL慢那么我们就要知道他为什么慢，简单的SQL还好肉眼即可发现问题，但是对于一些复杂的SQL还要用肉眼去看就显得有些不太聪明。所以我们先从是什么，能干嘛，怎么玩3个方面玩玩这个Explain
是什么
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈
能干嘛
可以分析出表的读取顺序，哪些索引可以使用，数据读取操作的操作类型，哪些索引被实际使用，表之间的引用，每张表有多少行被物理查询（虽然只是估算但也大差不差的）
怎么玩
玩法非常简单，在执行的SQL前加上Explain关键字就可以了，例如你想分析的SQL为select * from people where id = 666;那我你想分析它就可以这样执行SQL expalin select * from people where id = 666;执行之后你将看到如下列信息，下面我们就来了解一下每一列都是什么鬼东西。
各字段解释
id
select查询的序列号,包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。
id相同，执行顺序由上至下。
id不同，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。id号每个号码，表示一趟独立的查询。一个sql 的查询趟数越少越好。所以要尽量的去避免子查询哦。
select_type
查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询.
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部分，最外层查询则被标记为Primary | |
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。 | |
SUBQUERY | 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询 | |
DEPENDENT SUBQUERY | 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层 |
table
显示这一行的数据是关于哪张表的
partitions
代表分区表中的命中情况，非分区表，该项为null
type
type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
system | 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计 |
|---|---|
const | 表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量 |
eq_ref | 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描 |
ref | 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行.本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体 |
range | 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引。 |
index | 出现index是sql使用了索引但是没用通过索引进行过滤，一般是使用了覆盖索引或者是利用索引进行了排序分组 |
all | Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行 |
index_merge | 在查询过程中需要多个索引组合使用，通常出现在有 or 的关键字的sql中 |
ref_or_null | 对于某个字段既需要关联条件，也需要null值得情况下。查询优化器会选择用ref_or_null连接查询。 |
index_subquery | 利用索引来关联子查询，不再全表扫描。 |
unique_subquery | 该联接类型类似于index_subquery。 子查询中的唯一索引 |
####** possible_keys**
显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。 查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
key
实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引
查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠
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。
####** ref**
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
rows
rows列显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。越少越好。
filtered
这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数
Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
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 |
|---|---|
Using temporary | 使了用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。 |
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，效率不错！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，表明索引只是用来读取数据而非利用索引执行查找。 |
Using where | 表明使用了where过滤 |
using join buffer | 使用了连接缓存 |
impossible where | where子句的值总是false，不能用来获取任何元组 |
select tables optimized away | 在没有GROUPBY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。 |
