索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的io成本。mysql在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量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，可以进行索引的优化。
一、导致sql执行慢的原因：
1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，i/o吞吐量小，磁盘空间满了等。
2.没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，dba会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当你删除某个数据的时候，索引的树结构就不完整了。所以互联网公司的数据做的是假删除.一是为了做数据分析,二是为了不破坏索引 ）
3.数据过多（分库分表）
4.服务器调优及各个参数设置（调整my.cnf）
二、分析原因时，一定要找切入点：
1.先观察，开启慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3秒就是慢sql），在生产环境跑上个一天过后，看看哪些sql比较慢。
2.explain和慢sql分析。比如sql语句写的烂，索引没有或失效，关联查询太多（有时候是设计缺陷或者不得以的需求）等等。
3.show profile是比explain更近一步的执行细节，可以查询到执行每一个sql都干了什么事，这些事分别花了多少秒。
4.找dba或者运维对mysql进行服务器的参数调优。
三、什么是索引？
mysql官方对索引的定义为：索引(index)是帮助mysql高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。mysql索引主要有两种结构：b tree索引和hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指b树结构组织的索引(b tree索引)。索引如图所示：
最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针p1、p2、p3（黄色）。p1指针表示小于17的磁盘块，p2是在17-35之间，p3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于子叶节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13......非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。
查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次i/o，用二分查找确定在p2指针。接着发现28在26和30之间，通过p2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次i/o。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次i/o。
真实的情况是，上面3层的b tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次i/o而不是上百万次i/o，时间提升是巨大的。
四、explain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：
create table `user_info` ( `id` bigint(20) not null auto_increment, `name` varchar(50) not null default '', `age` int(11) default null,
primary key (`id`), key `name_index` (`name`))engine = innodb default charset = utf8;insert into user_info (name, age) values ('xys', 20);insert into user_info (name, age) values ('a', 21);insert into user_info (name, age) values ('b', 23);insert into user_info (name, age) values ('c', 50);insert into user_info (name, age) values ('d', 15);insert into user_info (name, age) values ('e', 20);insert into user_info (name, age) values ('f', 21);insert into user_info (name, age) values ('g', 23);insert into user_info (name, age) values ('h', 50);insert into user_info (name, age) values ('i', 15);create table `order_info` ( `id` bigint(20) not null auto_increment, `user_id` bigint(20) default null, `product_name` varchar(50) not null default '', `productor` varchar(30) default null, primary key (`id`), key `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`))engine = innodb default charset = utf8;insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (1, 'p1', 'whh');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (1, 'p2', 'wl');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (1, 'p1', 'dx');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (2, 'p1', 'whh');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (2, 'p5', 'wl');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (3, 'p3', 'ma');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (4, 'p1', 'whh');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (6, 'p1', 'whh');insert into order_info (user_id, product_name, productor) values (9, 'p8', 'te');
初体验，执行explain的效果：
索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列，接下来我们先从左到右依次讲解。
1.id
--id相同,执行顺序由上而下explain select u.,o. from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;
--id不同,值越大越先被执行explain select * from user_info where id=(select user_id from order_info where product_name ='p8');
2.select_type
可以看id的执行实例，总共有以下几种类型：
- simple： 表示此查询不包含 union 查询或子查询
-
primary： 表示此查询是最外层的查询
-
subquery： 子查询中的第一个 select
-
union： 表示此查询是 union 的第二或随后的查询
-
dependent union： union 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
-
union result, union 的结果
-
dependent subquery: 子查询中的第一个 select, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
-
derived：衍生，表示导出表的select（from子句的子查询）
3.table
table表示查询涉及的表或衍生的表：
explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt
id为1的
4.type
type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据依据。 通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描等。
type 常用的取值有:
- system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。
-
const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。 const 查询速度非常快， 因为它仅仅读取一次即可。例如下面的这个查询，它使用了主键索引，因此 type 就是 const 类型的：explain select * from user_info where id = 2；
-
eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果。并且查询的比较操作通常是 =，查询效率较高。例如：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
-
ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，针对于非唯一或非主键索引，或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询。例如下面这个例子中， 就使用到了 ref 类型的查询：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id and order_info.user_id = 5
-
range: 表示使用索引范围查询，通过索引字段范围获取表中部分数据记录。这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, is null, <=>, between, in() 操作中。例如下面的例子就是一个范围查询：explain select * from user_info where id between 2 and 8；
-
index: 表示全索引扫描(full index scan)，和 all 类型类似，只不过 all 类型是全表扫描，而 index 类型则仅仅扫描所有的索引， 而不扫描数据。index 类型通常出现在：所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据。当是这种情况时，extra 字段 会显示 using index。
-
all: 表示全表扫描，这个类型的查询是性能最差的查询之一。通常来说， 我们的查询不应该出现 all 类型的查询，因为这样的查询在数据量大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。 如一个查询是 all 类型查询， 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免。
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
all < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
all 类型因为是全表扫描， 因此在相同的查询条件下，它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 all 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据，因此查询效率就比较高了。
5.possible_keys
它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。 注意，即使有些索引在 possible_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。
6.key
此字段是 mysql 在当前查询时所真正使用到的索引。比如请客吃饭,possible_keys是应到多少人，key是实到多少人。当我们没有建立索引时：
explain select o.* from order_info o where o.product_name= 'p1' and o.productor='whh';create index idx_name_productor on order_info(productor);drop index idx_name_productor on order_info;
建立复合索引后再查询：
7.key_len
表示查询优化器使用了索引的字节数，这个字段可以评估组合索引是否完全被使用。
8.ref
这个表示显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话,是一个常量。前文的type属性里也有ref，注意区别。
9.rows
rows 也是一个重要的字段，mysql 查询优化器根据统计信息，估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数，这个值非常直观的显示 sql 效率好坏， 原则上 rows 越少越好。可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。
10.extra
explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
- using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 using filesort都建议优化去掉，因为这样的查询 cpu 资源消耗大。
-
using index：覆盖索引扫描，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错。
-
using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序， 分组和多表 join 的情况， 查询效率不高，建议优化。
-
using where ：表名使用了where过滤。
五、优化案例
explain select u.*,o.* from user_info u left join order_info o on u.id=o.user_id;
执行结果，type有all，并且没有索引：
开始优化，在关联列上创建索引，明显看到type列的all变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：
这里面一般有个规律是：左链接索引加在右表上面，右链接索引加在左表上面。
六、是否需要创建索引？
索引虽然能非常高效的提高查询速度，同时却会降低更新表的速度。实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。