索引类似于大学图书馆建立的书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL的性能在300万条记录左右开始逐渐下降。虽然官方文档说500~800w条记录，但是对于大量的数据，建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，优化索引。一、SQL执行慢的原因1、硬件问题。如网速慢、内存不足、I/O吞吐量低、磁盘空间满等。2、没有索引或索引无效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜锁表，重新重建索引，因为当你删除某条数据时，索引的树结构会不完整。所以互联网公司的数据是误删除。一个是为了数据分析，一个是为了不破坏索引）3.数据太多（分库分表）4.服务器调优及各种参数设置（调整my.cnf）2.分析原因时，一定要找到切入点1.先观察，打开慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3秒就是慢SQL），在运行后看哪个SQL比较慢一天的生产环境。2.解释和慢SQL分析。例如，SQL语句写得不好，没有或无效的索引，关联查询太多（有时是由于设计缺陷或不可接受的需求）等。3.ShowProfile比Explain更接近执行细节。您可以查询执行每个SQL做了什么，以及在这些事情上花费了多少秒。4、找DBA或者运维调优MySQL服务器参数。3、什么是指数？MySQL对于索引的官方定义是：索引（Index）是一种帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速找到一个排序好的数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们通常所说的索引，如果没有特别说明，一般是指按B树结构组织的索引（B+Tree索引）。为什么索引可以提高查询速度？推荐索引如图：最外层浅蓝色磁盘块1中有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色），P1指针表示小于17、P2的磁盘块介于17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真正的数据存在于子叶节点，即底层3,5,9,10,13...非叶子节点不存在存储真实数据，但只存储引导搜索方向的数据项，如17,35。查找过程：比如查找28个数据项，首先将磁盘块1加载到内存中，发生I/O，使用二分查找确定P2指针。然后发现28在26和30之间，通过P2指针的地址将磁盘块3加载到内存中，发生第二次I/O。同理找到磁盘块8，发生第三次I/O。真实情况是上面三层的B+Tree可以代表百万级的数据，而百万级的数据只有三个I/O，而不是百万级的I/O，时间提升是巨大的。四、解释分析前文铺垫完成，进入实操部分，先来插入测试需要的数据：CREATETABLE`user_info`(`id`BIGINT(20)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`VARCHAR(```50)NOTNULLageDEFAULT'(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`name_index`(`name`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('xys',20);INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('a',21);INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('b',23);INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('c',50);INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('d',15);INSERTINTOuser_info(姓名,年龄)VALUES('e',20);INSERTINTOuser_info(姓名,年龄)VALUES('f',21);INSERTINTOuser_info(姓名,年龄)VALUES('g',23);INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('h',50);INSERTINTOuser_info(name,age)VALUES('i',15);CREATETABLE`order_info`(`id`BIGINT(20)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`user_id`BIGINT(20)DEFAULTNULL,`product_name`VARCHAR(50)NOTNULLDEFAULT'',`productor`VARCHAR(30)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`user_product_detail_index`(`user_id`,`product_name`,`productor`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;INSERTIINTOorder_info(user_id,product_name,product)VALUES(1,'p1','WHH');INSERTITOorder_info(user_id,product_name,product)VALUES(1,'p2','WL');INSERTITOorder_info(user_id,product_name,product)VALUES(1,'p1','DX');INSERTINTOorder_info(user_id,product_name,productor)VALUES(2,'p1','WHH');INSERTINTOorder_info(user_id,product_name,productor)VALUES(2,'p5','WL');INSERTITOorder_info(user_id,product_name,product)VALUES(3,'p3','MA');INSERTITOorder_info(user_id,product_name,productor)VALUES(4,'p1','WHH');INSERTITOorder_info(user_id,product_name,product)VALUES(6,'p1','WHH');INSERTINTOorder_info(user_id,product_name,product)VALUES(9,'p8','TE');初体验，执行效果Explain:indexusage在possible_keys、key、key_len这三列中，我们先从左到右进行解释1.id--id相同，执行顺序从上到下explainselectu.*,o.*fromuser_info,order_infowhereu.id=o.user_id;--id不同，值越大，先到执行explainselect*fromuser_infowhereid=(selectuser_idfromorder_infowhereproduct_name='p8');2。select_type可以看到id的执行实例，一共有几种类型：SIMPLE：表示本次查询不包含UNION查询或子查询PRIMARY：表示本次查询是最外层查询SUBQUERY：在子查询中第一个SELECTUNION：表示该查询是UNION的第二个或后续查询DEPENDENTUNION：UNION中的第二个或后续查询语句依赖于外层查询的结果UNIONRESULT，UNIONDEPENDENTSUBQUERY：子查询中的第一个SELECT依赖于外层查询。也就是说，子查询依赖于外部查询的结果。DERIVED：派生，表示导出表的SELECT（FROM子句的子查询）3.tabletable表示查询涉及的表或派生表：explainselecttt.*from(selectu.*fromuser_infou,order_infowhereu.id=o.user_idandu.id=1)
