1.索引
1.1.定义
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。
我们平常所说的索引，如何没有特别的指明，都是B树(多路搜索树，并不一定是二叉的)结构组织索引，其中聚集索引，次要索引，覆盖索引，复合索引，前缀索引，唯一索引默认都是使用B+树索引，统称索引，当然除了B+数这种类型的索引外还有(hash索引等)
1.2.优劣势
索引
优势：
类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低数据IO成本
通过索引列对数据排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
劣势：
实际上索引也是一张表，该表保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以索引也是要占空间的
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅 要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询
1.3.索引分类
单值索引：一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引：一个索引包含多个列
基本语法：
创建：
CREATE [UNIQUE] INDEX indexName ON mytable(columnname(length)) ALTER mytable add[unique] index [indexname] on (columnname(length))
删除：
DROP INDEX[INDEXNAME] ON Mytable
查看：
show index from table_name\G
使用ALTER命令：
ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list) #该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list) #这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次） ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list) #添加普通索引，索引值可出现多次 ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list) #该语句指定了索引为FULLTEXT，用于全文索引
1.4.索引使用场景
哪些情况需要创建索引：
1.主键自动建立唯一索引；
2.频繁作为查询条件的字段应该创建索引；
3.查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引；
4.频繁更新的字段不适合创建索引-因为每次更新不单单是更新了记录还会更新索引；
5. Where条件里用不到的字段不创建索引；
6.单键/组合索引的选择问题，who? (在高并发下倾向创建组合索引)；
7.查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度；
8.查询中统计或者分组字段
哪些情况不要创建索引：
1.表记录太少；
2.经常增删改的表；
3.数据重复且分布平均的表字段，应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。
注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
（比如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建立索引一般不会提高数据库的查询速度。
索引的选择性是指索引列中不同值的数目与表中记录数的比。如果一个表中有2000条记录，表索引列有1980个不同的值，那么这个索引的选择性就是1980/2000=0.99。
一个索引的选择性越接近于1，这个索引的效率就越高。）
2.Explain性能分析
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，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
具体分析结果包含：表的读取顺序、数据的读取操作的操作类型、哪些索引可以使用、哪些索引被实际使用、表之间的引用、每张表有多少行被优化器查询
2.1.id（执行顺序）
explain + sql 执行之后会显示如下信息列，表示mysql执行当前sql的执行信息。
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显示的执行顺序一共有三种情况：
①id相同，执行顺序由上至下；
②id不同，如果是子查询，id序号会递增，id值越大优先级越高，越优先被执行
③id相同与不同，同时存在
2.2.select_type（查询类型）
select_type：表示查询的类型，主要是用于区别该条sql语句是普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询
select_type的类型有以下几种：
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，最外层则被标记为；
SUBQUERY：在select或where列表中包含子查询；
DERIVED：在FROM列表中包含子查询被标记为DERIVED (衍生) MYSQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中
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
2.3.Table
table用于显示这一行数据是来自哪一张表的
2.4.Type
type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，主要的类型有：
一般在实际开发中，结果值从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般来说，sql优化得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
system：表中只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，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：唯一索引扫描，对每个索引键，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，返回匹配的某个单独值所有行，本质上也是一种索引访问，
它返回所有匹配单个单独值的行，然而他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where语句中出现了between、<>、in等查询，这种范围扫描比
全表扫描要好，因为它开始于索引的某一点而结束于另一点，不用扫描全部索引
index：index与ALL区别为index类型值遍历索引，通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小
（all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的）
all：全表扫描，将遍历全表以找到匹配的行
2.5.possible_keys/key
possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个查询设计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
注意：查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中
2.6.key_len
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长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好
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，及key_len是根据表定义计算而得，而不是通过表内检索出的
原则：同一检索条件下，key_len长度越短越好，消耗小、性能高。
2.7.ref
ref：显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，是一个常数，那些列或常量被用于查找所有列上的值
2.8.rows
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的读取行数
2.9.Extra
extra：包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息，主要类型有：
Using filesort：说明mysql会对数据使用一个外部索引排序，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” （性能较差）
Using temporary：使用临时表保存了中间结果，MySQL在对查询结果排序时时使用临时表，常见于排序order by 和分组查询group by （性能最差）
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。如果没有出现using where 表明该索引用来读取数据而非执行查找动作 （性能不错）
覆盖索引：又名索引覆盖，就是select的数据列只用从索引中就能获取，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，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
简单理解覆盖索引：及所查询字段与所建立的索引在个数、顺序上一致，或者包含在索引查询范围内（个数小于、顺序包含）。
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文件过大，查询性能下降。
Using where：表示where连接
Using join buffer：表示使用了连接缓存
