一、索引的基本语法
1.创建索引 CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name,column_name) 如：CREATE INDEX box_id ON iodn_device_port(box_id) 2.删除索引 drop index index_name on table_name ; alter table table_name drop index index_name ; alter table table_name drop primary key ; 如：drop index box_id on iodn_device_port ; 3.查询某张表都是用了那些索引 SHOW INDEX FROM iodn_device_port 4.查看索引的执行计划 explain select * from iodn_device_port where box_id=7080
二、索引的五中类型
1.单列索引 也叫普通索引 CREATE INDEX account_Index ON `award`(`account`); 2.唯一索引 与普通索引类似,但是不同的是唯一索引要求所有的类的值是唯一的,这一点和主键索引一样.但是他允许有空值 CREATE UNIQUE INDEX IndexName ON `TableName`(`字段名`(length)); 或者 ALTER TABLE TableName ADD UNIQUE (column_list) 3.主键索引 不允许有空值,(在B+TREE中的InnoDB引擎中,主键索引起到了至关重要的地位) 主键索引建立的规则是 int优于varchar,一般在建表的时候创建,最好是与表的其他字段不相关的列或者是业务不相关的列.一般会设为 int 而且是 AUTO_INCREMENT自增类型的 4.组合索引 一个表中含有多个单列索引不代表是组合索引,通俗一点讲 组合索引是:包含多个字段但是只有索引名称 其sql格式是 CREATE INDEX IndexName On `TableName`(`字段名`(length),`字段名`(length),...); CREATE INDEX nickname_account_createdTime_Index ON `award`(`nickname`, `account`, `created_time`); 5.全文索引 文本字段上(text)如果建立的是普通索引,那么只有对文本的字段内容前面的字符进行索引,其字符大小根据索引建立索引时申明的大小来规定. 如果文本中出现多个一样的字符,而且需要查找的话,那么其条件只能是 where column lick '%xxxx%' 这样做会让索引失效 .这个时候全文索引就祈祷了作用了 ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2)
一、explain 执行计划 解释
id 表的读取顺序(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 数据读取操作的操作类型(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_merge> 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 哪些索引被实际使用(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 表之间的引用(ref)
显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
rows 每张表有多少行被优化器查询(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。
二、索引优化建议
1.导致索引失效的可能情况
1.使用到了not in != 等条件查询 2.使用like %key 通配符开头的模糊查询
两边均有%时和左边有%时，索引会失效，而%在右边时，索引可用。
解决like'%字符串%'时索引不被使用的方法：添加覆盖索引
覆盖索引：通过索引直接找到了数据，而不必去遍历行就叫覆盖索引
2. 索引命名要规范，主键索引名为 pk_ 字段名；唯一索引名为 uk _字段名 ；普通索引名则为 idx _字段名。（SQL规范优雅）
三、索引技术名词解释
1.覆盖索引 通俗来说就是，通过索引就能找到值，而不必要去回表，或通过主键再去找对应的值，减少了io的次数，提高了查询效率。 2.回表 通过辅助键索引查找时，辅助键索引叶子节点只存储了主键的值，而没有对应的行记录，所以还要再去通过主键在主键索引树里面找到对应的行记录，效率相对更低。 3.索引下推 索引下推是对于组合索引来说，组合索引有最左匹配原则，也就是先匹配左边第一个索引，在mysql 5.6之前，mysql 未实现索引下推，它的执行过程是先在索引树里按照第一个索引键找到具体的值，这往往需要回表多次，然后将多行记录值交给mysql服务器再去按照第二个条件执行过滤，而 5.6之后，所谓索引下推就是在索引的内部就直接判断第二个条件是否满足，这样就只需要回表一次。 4.谓词下推 一般是对于连接查询来说的，原则是早做选择，通过where 下过滤一部分，然后再连接表，这就是所谓的谓词下推。
总结
1 索引是排好序且快速查找的数据结构。其目的是为了提高查询的效率。
2 创建索引后，查询数据变快，但更新数据变慢。
3 性能下降的原因很可能是索引失效导致。
4 索引创建的原则，经常查询的字段适合创建索引，频繁需要更新的数据不适合创建索引。
5 索引字段频繁更新，或者表数据物理删除容易造成索引失效。
6 擅用 explain 分析sql语句
7 除了优化sql语句外，还可以优化表的设计。如尽量做成单表查询，减少表之间的关联。设计归档表等。
到这里，MySQL的索引优化分析就结束了，有什么不对的地方，大家可以提出来。如果觉得不错可以点一下推荐。