简介
官方定义：索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构
分类
单值索引
一个索引值包含单个列，一张表可以有多个单列索引
唯一索引
索引列的值必须是唯一，单允许有空
复合索引
一个索引包含多个列，时间开发中推荐使用
哪些情况需要创建索引
1.主键，唯一索引
2.经常用作查询条件的字段需要创建索引
3.经常需要排序、分组和统计的字段需要创建索引
4.查询中与其他表关联的字段，外键关系创建索引
哪些情况不需要创建索引
1.表中数据少，百万级以下的数据表不需要创建索引
2.经常增删改的表不需要创建索引
3.数据重复且分布平均的字段不需要创建索引
4.频繁更新的字段不合适创建索引
5.where条件里用不到的字段不需要创建索引
优势
1.提高数据的检索速度，降低数据库IO成本：使用索引的意义就是缩小表中需要查询的行数，从而加快搜索的速度。
2.降低数据排序的成本，降低CUP消耗：索引之所以查的快，是因为先将数据排好序，若该字段正好需要排序，则正好降低了排序的成本。
劣势
1.占用存储空间：索引实际上也就是一张表，记录了主键和索引字段，一般以索引文件的形式存储在磁盘上
2.降低更新表的速度：表的数据发生了变化，对应索引也需要一起变更，从而降低了更新速度；否则索引指向的物理数据及可能不对，这也是索引失效的原因之一。
3.优质索引创建难：索引的创建并非一日之功，也并非一直不变。需要频繁根据用户的行为和具体的业务逻辑创建最佳的索引。
MySQL自身瓶颈
MySQL自身常见的性能问题有磁盘空间不足、磁盘IO太大、服务器硬件性能低
CPU
CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据的时候
IO
磁盘IO瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候
服务器硬件性能
top,free,iostat 和 vmstat来查看系统的性能状态
explain分析sql语句
使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而得知MySQL 是如何处理sql语句。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+
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：
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，有存在不同的，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
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 > all
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
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
显示索引的哪一列或常量被用于查找索引列上的值。
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。
通过explain的参数介绍，我们可以得知:
1 表的读取顺序(id)
2 数据读取操作的操作类型(type)
3 哪些索引被实际使用(key)
4 表之间的引用(ref)
5 每张表有多少行被优化器查询(rows)