1、正确使用索引
(1)、一 索引未命中
并不是说创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，在添加索引时，必须注意以下问题：
<1>、范围问题
或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like
大于号、小于号
不等于 号
between ...and...
like
<2>、 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，这个比例有使用场景不同，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
# 分析原因
我们编写存储过程为表s1批量添加记录，name字段的值均为egon，也就是说name这个字段的区分度很低（gender字段也是一样的，我们稍后再搭理它）
回忆b+树的结构，查询的速度与树的高度成反比，要想将树的高低控制的很低，需要保证：在某一层内数据项均是按照从左到右，从小到大的顺序依次排开，即左1<左2<左3<...
而对于区分度低的字段，无法找到大小关系，因为值都是相等的，毫无疑问，还想要用b+树存放这些等值的数据，只能增加树的高度，字段的区分度越低，则树的高度越高。极端的情况，索引字段的值都一样，那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况，name字段所有的值均为'egon'
# 现在我们得出一个结论：为区分度低的字段建立索引，索引树的高度会很高，然而这具体会带来什么影响呢？？？
# 1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为'egon’），所以查询速度很快
# 2：如果条件正好是name='egon',查询时，我们永远无法从树的某个位置得到一个明确的范围，只能往下找，往下找，往下找。。。这与全表扫描的IO次数没有多大区别，所以速度很慢
<3>、索引列不能在条件中参与计算
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’)
<4>、and / or
# 1、and与or的逻辑
条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立
# 2、and的工作原理
条件：
a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
索引：
制作联合索引(d,a,b,c)
工作原理:
对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序
# 3、or的工作原理
条件：
a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
索引：
制作联合索引(d,a,b,c)
工作原理:
对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d
在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询
经过分析，在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率
<5>、最左前缀匹配原则
非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，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。
<6>、其他情况
- 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';
- 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
select * from tb1 where email = 999;
# 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，则速度仍然很慢
select email from s1 order by email desc;
特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
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 -- 命中索引
name -- 命中索引
email -- 未命中索引
- 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
(2)、其他注意事项
- 避免使用 select *
- 使用 count(*)
- 创建表时尽量使用 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（由于mysql中每次只能使用一个索引，所以经常使用多个条件查询时更适合使用组合索引）
- 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
2、 联合索引与覆盖索引
(1)、联合索引
联合索引是指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样，不同之处仅在于有多个索引列，如下
mysql> create table t(
-> a int,
-> b int,
-> primary key(a),
-> key idx_a_b(a,b)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
从本质上来说，联合索引就是一棵B+树，不同的是联合索引的键值的数量不是1，而是>=2。接着来讨论两个整型列组成的联合索引，假定两个键值得名称分别为a、b如图
可以看到这与之前看到的单个键的B+树并没有什么不同，键值都是排序的，通过叶子结点可以逻辑上顺序地读出所有数据，就上面的例子来说，即（1,1），（1,2），（2,1），（2,4），（3,1），（3,2），数据按（a,b）的顺序进行了存放。
因此，对于查询 select * from table where a=xxx and b=xxx, 显然是可以使用(a,b) 这个联合索引的，对于单个列a的查询 select * from table where a=xxx,也是可以使用（a,b）这个索引的。
但对于b列的查询 select * from table where b=xxx,则不可以使用（a,b） 索引，其实不难发现原因，叶子节点上b的值为1、2、1、4、1、2显然不是排序的，因此对于b列的查询使用不到(a,b) 索引。
联合索引的第二个好处是在第一个键相同的情况下，已经对第二个键进行了排序处理。
(2)、覆盖索引
InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
使用覆盖索引的一个好处是：辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作。
注意：覆盖索引技术最早是在InnoDB Plugin中完成并实现，这意味着对于InnoDB版本小于1.0的，或者MySQL数据库版本为5.0以下的，InnoDB存储引擎不支持覆盖索引特性。
对于InnoDB存储引擎的辅助索引而言，由于其包含了主键信息，因此其叶子节点存放的数据为（primary key1，priamey key2，...,key1，key2，...）。
覆盖索引的另外一个好处是对某些统计问题而言的。基于上一小结创建的表buy_log,查询计划如下
mysql> explain select count(*) from buy_log;
+--+-----------+-------+-----+-------------+------+-------+----+----+-----------+
|id|select_type|table | type|possible_keys|key |key_len|ref |rows|Extra |
+--+-----------+-------+-----+-------------+------+-------+----+----+-----------+
| 1| SIMPLE |buy_log|index| NULL |userid| 4 |NULL| 7 |Using index|
+--+-----------+-------+-----+-------------+------+-------+----+----+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
# Using index代表覆盖索引
innodb存储引擎并不会选择通过查询聚集索引来进行统计。由于buy_log表有辅助索引，而辅助索引远小于聚集索引，选择辅助索引可以减少IO操作，故优化器的选择如上key为userid辅助索引
对于（a,b）形式的联合索引，一般是不可以选择b中所谓的查询条件。但如果是统计操作，并且是覆盖索引，则优化器还是会选择使用该索引，如下
# 联合索引userid_2（userid,buy_date）,一般情况，按照buy_date是无法使用该索引的，但特殊情况下：查询语句是统计操作，且是覆盖索引，则按照buy_date当做查询条件时，也可以使用该联合索引
mysql> explain select count(*) from buy_log where buy_date >= '2011-01-01' and buy_date < '2011-02-01';
+--+-----------+-------+-----+-------------+--------+-------+----+----+------------------------+
|id|select_type| table |type |possible_keys| key |key_len|ref |rows|Extra |
+--+-----------+-------+-----+-------------+--------+-------+----+----+------------------------+
| 1| SIMPLE |buy_log|index| NULL |userid_2| 8 |NULL| 7 |Using where; Using index|
+--+-----------+-------+-----+-------------+--------+-------+----+----+------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
# 合并索引
mysql> explain select count(email) from index_t where id = 1000000 or email='eva100000@oldboy';
+--+-----------+------+--------------+--------------------------------+---------------+--------+-----+----+-----------------------------------------+
| id | select_type| table | type | possible_keys | key | key_len | ref |rows | Extra |
+--+-----------+------+--------------+--------------------------------+---------------+--------+-----+----+-----------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | index_t| index_merge | PRIMARY,email,ind_id,ind_email | PRIMARY,email | 4,51 |NULL| 2 |Using union(PRIMARY,email); Using where |
+--+-----------+------+--------------+--------------------------------+---------------+--------+-----+----+-----------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)