MYSQL通过索引进行优化

一：什么是索引：

在关系数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可以使对应于表的 SQL 语句执行得更快。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

对于数据库来说，索引是一个必选项，但对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。

索引的优点：1、大大减少了服务器需要扫描的数据量

2、帮助服务器避免排序和临时表

3、将随机io变成顺序io

索引的用处：1、快速查找匹配WHERE子句的行

2、从consideration中消除行,如果可以在多个索引之间进行选择，mysql通常会使用找到最少行的索引

3、如果表具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行

4、当有表连接的时候，从其他表检索行数据

5、查找特定索引列的min或max值

6、如果排序或分组时在可用索引的最左前缀上完成的，则对表进行排序和分组

7、在某些情况下，可以优化查询以检索值而无需查询数据行

二：索引的分类

1：主键索引

设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引

#随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id) 
);
#使用AUTO_INCREMENT关键字的列必须有索引(只要有索引就行)。
CREATE TABLE customer2 (id INT(10) UNSIGNED,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id) 
);
#单独建主键索引：
ALTER TABLE customer add PRIMARY KEY customer(customer_no);  
#删除建主键索引：
ALTER TABLE customer drop PRIMARY KEY ;  
#修改建主键索引：
#必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

2：唯一索引

索引列的值必须唯一，但允许有空值

#随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id),KEY (customer_name),UNIQUE (customer_no)
);
#建立 唯一索引时必须保证所有的值是唯一的（除了null），若有重复数据，会报错。   
#单独建唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no); 
#删除索引：
DROP INDEX idx_customer_no on customer ;

3：普通索引

可以将任意一列作为索引

4：全文索引

5：组合索引

即一个索引包含多个列

在数据库操作期间，复合索引比单值索引所需要的开销更小(对于相同的多个列建索引)

当表的行数远大于索引列的数目时可以使用复合索引

#随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED  AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id),KEY (customer_name),UNIQUE (customer_name),KEY (customer_no,customer_name)
);
#单独建索引：
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name); 
#删除索引：
DROP INDEX idx_no_name  on customer ;

基本语法

创建：ALTER mytable ADD [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON (columnname(length))

删除：DROP INDEX [indexName] ON mytable;

查看：SHOW INDEX FROM table_name\G

有四种方式来添加数据表的索引：

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。

哪些情况需要创建索引

主键自动建立唯一索引

频繁作为查询条件的字段应该创建索引(where 后面的语句)

查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引

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)

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

查询中统计或者分组字段

哪些情况不要创建索引

表记录太少

经常增删改的表：提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行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

Where条件里用不到的字段不创建索引

数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引，某个数据列包含许多重复的内容，建立索引没有太大实际效果。

三：技术名词

1：回表

比如一个表

mysql> create table stu (-> id int(10) auto_increment,-> name varchar(30),-> age tinyint(4),-> primary key (id),-> )engine=innodb charset=utf8mb4;

create index idx_name on stu(name);//设置name为索引select * from stu where name = 'Tony'

（1）先通过普通索引定位到主键值id；

（2）再通过聚集索引定位到行记录；

这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。

2：覆盖索引

索引覆盖是解决回表的一种方式

常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。

select age,name from stu where name = 10;

使用索引覆盖：建组合索引idx_age_name(age,name)即可

create index idx_name_age on stu(name,age);//设置name,age为复合索引

3：最左匹配

索引的底层是一颗B+树，那么联合索引当然还是一颗B+树，只不过联合索引的健值数量不是一个，而是多个。构建一颗B+树只能根据一个值来构建，因此数据库依据联合索引最左的字段来构建B+树。
例子：假如创建一个（a,b)的联合索引，那么它的索引树是这样的

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Di68U0IP-1635219388196)(C:\Users\KXKJ-BG\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20211025155911789.png)]

可以看到a的值是有顺序的，1，1，2，2，3，3，而b的值是没有顺序的1，2，1，4，1，2。所以b = 2这种查询条件没有办法利用索引，因为联合索引首先是按a排序的，b是无序的。

同时我们还可以发现在a值相等的情况下，b值又是按顺序排列的，但是这种顺序是相对的。所以最左匹配原则遇上范围查询就会停止，剩下的字段都无法使用索引。例如a = 1 and b = 2 a,b字段都可以使用索引，因为在a值确定的情况下b是相对有序的，而a>1and b=2，a字段可以匹配上索引，但b值不可以，因为a的值是一个范围，在这个范围中b是无序的。

最左匹配原则：最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。

4:索引下推

索引条件下推优化（Index Condition Pushdown (ICP) ）是MySQL5.6添加的，用于优化数据查询。

一条sql语句执行会先经过MYSQL服务器 再到 存储引擎，存储引擎检索出数据之后再将数据返回给MYSQL服务器，MYSQL服务器再对数据进行筛选（不明白的同学可以先去了解下）。
- 不使用索引条件下推优化时存储引擎通过索引检索到数据，然后返回给MySQL服务器，服务器然后判断数据是否符合条件。
- 当使用索引条件下推优化时，如果where条件中包含复合索引中一个以上的字段，MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。索引条件下推优化可以减少存储引擎查询基础表的次数，也可以减少MySQL服务器从存储引擎接收数据的次数。

适用条件：

需要整表扫描的情况。比如：range, ref, eq_ref, ref_or_null 。适用于InnoDB 引擎和 MyISAM 引擎的查询。（5.6版本不适用分区表查询，5.7版本后可以用于分区表查询）。
对于InnDB引擎只适用于二级索引，因为InnDB的聚簇索引会将整行数据读到InnDB的缓冲区，这样一来索引条件下推的主要目的减少IO次数就失去了意义。因为数据已经在内存中了，不再需要去读取了。
引用子查询的条件不能下推。
调用存储过程的条件不能下推，存储引擎无法调用位于MySQL服务器中的存储过程。
触发条件不能下推。

工作过程：

不使用索引条件下推优化时的查询过程

获取下一行，首先读取索引信息，然后根据索引将整行数据读取出来。
然后通过where条件判断当前数据是否符合条件，符合返回数据。

使用索引条件下推优化时的查询过程

获取下一行的索引信息。
检查索引中存储的列信息是否符合索引条件，如果符合将整行数据读取出来，如果不符合跳过读取下一行。
用剩余的判断条件，判断此行数据是否符合要求，符合要求返回数据。

5：索引采用的数据结构

哈希表

B+树

6：索引匹配方式

1：全值匹配

全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配

explain select * from staffs where name = 'July' and age = '23' and pos = 'dev';

2:匹配最左前缀

只匹配前面的几列

explain select * from staffs where name = 'July' and age = '23';
explain select * from staffs where name = 'July';

3:匹配列前缀

可以匹配某一列的值的开头部分

explain select * from staffs where name like 'J%';
explain select * from staffs where name like '%y';

4:匹配范围值

可以查找某一个范围的数据

explain select * from staffs where name > 'Mary';

5:精确匹配某一列并范围匹配另外一列

可以查询第一列的全部和第二列的部分

explain select * from staffs where name = 'July' and age > 25;

6:只访问索引的查询

查询的时候只需要访问索引，不需要访问数据行，本质上就是覆盖索引

explain select name,age,pos from staffs where name = 'July' and age = 25 and pos = 'dev';

四：哈希索引

1 基于哈希表的实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效

2 在mysql中，只有memory的存储引擎显式支持哈希索引

3 哈希索引自身只需存储对应的hash值，所以索引的结构十分紧凑，这让哈希索引查找的速度非常快

4 哈希索引的限制

a、哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，索引不能使用索引中的值来避免读取行

b、哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法进行排序

c、哈希索引不支持部分列匹配查找，哈希索引是使用索引列的全部内容来计算哈希值

e、哈希索引支持等值比较查询，也不支持任何范围查询

f、访问哈希索引的数据非常快，除非有很多哈希冲突，当出现哈希冲突的时候，存储引擎必须遍历链表中的所有行指针，逐行进行比较，直到找到所有符合条件的行

g、哈希冲突比较多的话，维护的代价也会很高

案例：当需要存储大量的URL，并且根据URL进行搜索查找，如果使用B+树，存储的内容就会很大
select id from url where url=""
也可以利用将url使用CRC32做哈希，可以使用以下查询方式：
select id fom url where url="" and url_crc=CRC32("")
此查询性能较高原因是使用体积很小的索引来完成查找

五：组合索引

当包含多个列作为索引，需要注意的是正确的顺序依赖于该索引的查询，同时需要考虑如何更好的满足排序和分组的需要

案例，建立组合索引a,b,c

不同SQL语句使用索引情况
在这里插入图片描述

六：聚簇索引与非聚簇索引

1：聚簇索引

不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式，指的是数据行跟相邻的键值紧凑的存储在一起

优点：1、可以把相关数据保存在一起

2、数据访问更快，因为索引和数据保存在同一个树中

3、使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值

缺点：1、聚簇数据最大限度地提高了IO密集型应用的性能，如果数据全部在内存，那么聚簇索引就没有什么优势

2、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式

3、更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制将每个被更新的行移动到新的位置

4、基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临页分裂的问题

5、聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候

2：非聚簇索引

数据文件跟索引文件分开存放

七：覆盖索引

基本介绍

1、如果一个索引包含所有需要查询的字段的值，我们称之为覆盖索引

2、不是所有类型的索引都可以称为覆盖索引，覆盖索引必须要存储索引列的值

3、不同的存储实现覆盖索引的方式不同，不是所有的引擎都支持覆盖索引，memory不支持覆盖索引

优势：

1、索引条目通常远小于数据行大小，如果只需要读取索引，那么mysql就会极大的较少数据访问量

2、因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多

3、一些存储引擎如MYISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用，这可能会导致严重的性能问题

4、由于INNODB的聚簇索引，覆盖索引对INNODB表特别有用

案例演示

1、当发起一个被索引覆盖的查询时，在explain的extra列可以看到using index的信息，此时就使用了覆盖索引

mysql> explain select store_id,film_id from inventory\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: inventorypartitions: NULLtype: index
possible_keys: NULLkey: idx_store_id_film_idkey_len: 3ref: NULLrows: 4581filtered: 100.00Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

2、在大多数存储引擎中，覆盖索引只能覆盖那些只访问索引中部分列的查询。不过，可以进一步的进行优化，可以使用innodb的二级索引来覆盖查询。

例如：actor使用innodb存储引擎，并在last_name字段又二级索引，虽然该索引的列不包括主键actor_id，但也能够用于对actor_id做覆盖查询

mysql> explain select actor_id,last_name from actor where last_name='HOPPER'\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: actorpartitions: NULLtype: ref
possible_keys: idx_actor_last_namekey: idx_actor_last_namekey_len: 137ref: constrows: 2filtered: 100.00Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

八：优化小细节

1：当使用索引列进行查询的时候尽量不要使用表达式，把计算放到业务层而不是数据库层

select actor_id from actor where actor_id=4;
select actor_id from actor where actor_id+1=5;//不要用

2：尽量使用主键查询，而不是其他索引，因此主键查询不会触发回表查询

3：使用前缀索引

前缀索引实例说明

有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变的大且慢，通常情况下可以使用某个列开始的部分字符串，这样大大的节约索引空间，从而提高索引效率，但这会降低索引的选择性，索引的选择性是指不重复的索引值和数据表记录总数的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性更高的索引可以让mysql在查找的时候过滤掉更多的行。

一般情况下某个列前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询的性能，但是对应BLOB,TEXT,VARCHAR类型的列，必须要使用前缀索引，因为mysql不允许索引这些列的完整长度，使用该方法的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，通过又不能太长。

案例演示：

--创建数据表
create table citydemo(city varchar(50) not null);
insert into citydemo(city) select city from city;--重复执行5次下面的sql语句
insert into citydemo(city) select city from citydemo;--更新城市表的名称
update citydemo set city=(select city from city order by rand() limit 1);--查找最常见的城市列表，发现每个值都出现45-65次，
select count(*) as cnt,city from citydemo group by city order by cnt desc limit 10;--查找最频繁出现的城市前缀，先从3个前缀字母开始，发现比原来出现的次数更多，可以分别截取多个字符查看城市出现的次数
select count(*) as cnt,left(city,3) as pref from citydemo group by pref order by cnt desc limit 10;
select count(*) as cnt,left(city,7) as pref from citydemo group by pref order by cnt desc limit 10;
--此时前缀的选择性接近于完整列的选择性--还可以通过另外一种方式来计算完整列的选择性，可以看到当前缀长度到达7之后，再增加前缀长度，选择性提升的幅度已经很小了
select count(distinct left(city,3))/count(*) as sel3,
count(distinct left(city,4))/count(*) as sel4,
count(distinct left(city,5))/count(*) as sel5,
count(distinct left(city,6))/count(*) as sel6,
count(distinct left(city,7))/count(*) as sel7,
count(distinct left(city,8))/count(*) as sel8 
from citydemo;--计算完成之后可以创建前缀索引
alter table citydemo add key(city(7));--注意：前缀索引是一种能使索引更小更快的有效方法，但是也包含缺点：mysql无法使用前缀索引做order by 和 group by。

4：使用索引扫描来排序

使用索引扫描来做排序

mysql有两种方式可以生成有序的结果：通过排序操作或者按索引顺序扫描，如果explain出来的type列的值为index,则说明mysql使用了索引扫描来做排序

扫描索引本身是很快的，因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录。但如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那么就不得不每扫描一条索引记录就得回表查询一次对应的行，这基本都是随机IO，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描慢

mysql可以使用同一个索引即满足排序，又用于查找行，如果可能的话，设计索引时应该尽可能地同时满足这两种任务。

只有当索引的列顺序和order by子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方式都一样时，mysql才能够使用索引来对结果进行排序，如果查询需要关联多张表，则只有当orderby子句引用的字段全部为第一张表时，才能使用索引做排序。order by子句和查找型查询的限制是一样的，需要满足索引的最左前缀的要求，否则，mysql都需要执行顺序操作，而无法利用索引排序

--sakila数据库中rental表在rental_date,inventory_id,customer_id上有rental_date的索引
--使用rental_date索引为下面的查询做排序
explain select rental_id,staff_id from rental where rental_date='2005-05-25' order by inventory_id,customer_id\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: rentalpartitions: NULLtype: ref
possible_keys: rental_datekey: rental_datekey_len: 5ref: constrows: 1filtered: 100.00Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
--order by子句不满足索引的最左前缀的要求，也可以用于查询排序，这是因为所以你的第一列被指定为一个常数--该查询为索引的第一列提供了常量条件，而使用第二列进行排序，将两个列组合在一起，就形成了索引的最左前缀
explain select rental_id,staff_id from rental where rental_date='2005-05-25' order by inventory_id desc\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: rentalpartitions: NULLtype: ref
possible_keys: rental_datekey: rental_datekey_len: 5ref: constrows: 1filtered: 100.00Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)--下面的查询不会利用索引
explain select rental_id,staff_id from rental where rental_date>'2005-05-25' order by rental_date,inventory_id\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: rentalpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: rental_datekey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 16005filtered: 50.00Extra: Using where; Using filesort--该查询使用了两中不同的排序方向，但是索引列都是正序排序的
explain select rental_id,staff_id from rental where rental_date>'2005-05-25' order by inventory_id desc,customer_id asc\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: rentalpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: rental_datekey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 16005filtered: 50.00Extra: Using where; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)--该查询中引用了一个不再索引中的列
explain select rental_id,staff_id from rental where rental_date>'2005-05-25' order by inventory_id,staff_id\G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: rentalpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: rental_datekey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 16005filtered: 50.00Extra: Using where; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

5：union all,in,or都能够使用索引，但是推荐使用in

explain select * from actor where actor_id = 1 union all select * from actor where actor_id = 2;
explain select * from actor where actor_id in (1,2);
explain select * from actor where actor_id = 1 or actor_id =2;

6：范围列可以用到索引

范围条件是：<、<=、>、>=、between

范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引，索引最多用于一个范围列

7：强制类型转换会全表扫描

create table user(id int,name varchar(10),phone varchar(11));
alter table user add index idx_1(phone);explain select * from user where phone=13800001234;//不会触发索引explain select * from user where phone='13800001234';//触发索引

8：更新十分频繁，数据区分度不高的字段上不宜建立索引

更新会变更B+树，更新频繁的字段建议索引会大大降低数据库性能

类似于性别这类区分不大的属性，建立索引是没有意义的，不能有效的过滤数据，

一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(*) 来计算

9：创建索引的列，不允许为null，可能会得到不符合预期的结果

10：tips：

当需要进行表连接的时候，最好不要超过三张表，因为需要join的字段，数据类型必须一致

能使用limit的时候尽量使用limit

单表索引建议控制在5个以内

单索引字段数不允许超过5个（组合索引）

创建索引的时候应该避免以下错误概念 : 索引越多越好, 过早优化，在不了解系统的情况下进行优化

九：索引监控

show status like 'Handler_read%';

参数解释

Handler_read_first：//读取索引第一个条目的次数
Handler_read_key：//通过index获取数据的次数
Handler_read_last：//读取索引最后一个条目的次数
Handler_read_next：//通过索引读取下一条数据的次数
Handler_read_prev：//通过索引读取上一条数据的次数
Handler_read_rnd：//从固定位置读取数据的次数
Handler_read_rnd_next：//从数据节点读取下一条数据的次数

简单案例

索引优化分析案例

预先准备好数据

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROP TABLE IF EXISTS `itdragon_order_list`;
CREATE TABLE `itdragon_order_list` (`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id，默认自增长',`transaction_id` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '交易号',`gross` double DEFAULT NULL COMMENT '毛收入(RMB)',`net` double DEFAULT NULL COMMENT '净收入(RMB)',`stock_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '发货仓库',`order_status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '订单状态',`descript` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '客服备注',`finance_descript` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '财务备注',`create_type` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '创建类型',`order_level` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '订单级别',`input_user` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '录入人',`input_date` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '录入时间',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10003 DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO itdragon_order_list VALUES ('10000', '81X97310V32236260E', '6.6', '6.13', '1', '10', 'ok', 'ok', 'auto', '1', 'itdragon', '2017-08-28 17:01:49');
INSERT INTO itdragon_order_list VALUES ('10001', '61525478BB371361Q', '18.88', '18.79', '1', '10', 'ok', 'ok', 'auto', '1', 'itdragon', '2017-08-18 17:01:50');
INSERT INTO itdragon_order_list VALUES ('10002', '5RT64180WE555861V', '20.18', '20.17', '1', '10', 'ok', 'ok', 'auto', '1', 'itdragon', '2017-09-08 17:01:49');

逐步开始进行优化：

第一个案例：

select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";
--通过查看执行计划发现type=all,需要进行全表扫描
explain select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";--优化一、为transaction_id创建唯一索引create unique index idx_order_transaID on itdragon_order_list (transaction_id);
--当创建索引之后，唯一索引对应的type是const，通过索引一次就可以找到结果，普通索引对应的type是ref，表示非唯一性索引赛秒，找到值还要进行扫描，直到将索引文件扫描完为止，显而易见，const的性能要高于refexplain select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";--优化二、使用覆盖索引，查询的结果变成 transaction_id,当extra出现using index,表示使用了覆盖索引explain select transaction_id from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";

第二个案例

--创建复合索引
create index idx_order_levelDate on itdragon_order_list (order_level,input_date);--创建索引之后发现跟没有创建索引一样，都是全表扫描，都是文件排序
explain select * from itdragon_order_list order by order_level,input_date;--可以使用force index强制指定索引
explain select * from itdragon_order_list force index(idx_order_levelDate) order by order_level,input_date;
--其实给订单排序意义不大，给订单级别添加索引意义也不大，因此可以先确定order_level的值，然后再给input_date排序
explain select * from itdragon_order_list where order_level=3 order by input_date;