数据库的索引非常重要，基本面试数据库的问题都在索引上，所以这里小编整理出来，一方面为了自己复习，一方面也方便大家。
一，索引前传
在了解数据库索引之前，首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础，那么什么样的数据结构可以作为索引呢？
B-tree是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低， 查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。
B+是一个树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中，B+树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有比较稳定的对数时间复杂度，B+树元素自底向上插入，这个和二叉树刚好相反。
B＋tree 是一个n叉树，每个节点有多个叶子节点，一颗B+树包含根节点，内部节点，叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上叶子节点的节点。
B＋tree的性质：
1.n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。
2.所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
由于B+tree的性质， 它通常被用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引，因为B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度（B+ 树元素自底向上插入）。
B＋tree结构原型图大概如下（引用）：
哈希表索引是怎么工作的？
哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。
哈希索引的缺点是什么呢？
哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活
还有什么其他类型的索引？
使用R-Tree作为数据结构的索引通常用来为空间问题提供帮助。例如，一个查询要求“查询出所有距离我两公里之内的星巴克”，如果数据库表使用R- Tree索引，这类查询的效率将会提高。
另一种索引是位图索引（bitmap index）， 这类索引适合放在包含布尔值(true 和 false)的列上，但是这些值（表示true或false的值）的许多实例-基本上都是选择性（selectivity）低的列。
二，索引内容
2.1、索引
索引是对数据库表中一列或者多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息，索引有助于更快的获取信息。索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
索引的一个主要的目的就是加快检索表中数据的方法，也可以协助信息搜寻者能尽快的找到符合限制条件的记录。
2.2、索引种类
- 普通索引：仅加速查询
- 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）
- 唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引，当现有数据存在大量的重复的键值的时候，大多数数据库不允许唯一索引与表一起保存，数据库还可能防止添加将表中创建重复键值的新数据。
- 主键索引：加速查询 + 列值唯一 + 表中只有一个（不可以有null）
- 数据库表经常有一列或者多列组合，其值唯一标识表中的每一行，每一列称为表的主键，在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型，该索引要求主键索引的每个值都唯一。
- 组合索引：多列值组成一个索引，
专门用于组合搜索，其效率大于索引合并 - 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索
——普通索引
-1，创建表 + 索引
create table in1(
nid int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
extra text,
index ix_name (name)
)
-2，创建表
create index index_name on table_name(column_name)
-3，删除表
drop index_name on table_name;
-4，查看索引
show index from table_name;
注意：对于创建索引时如果是BLOB 和 TEXT 类型，必须指定length。
create index ix_extra on in1(extra(32));
——唯一索引
-1，创建表 + 唯一索引
create table in1(
nid int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
extra text,
unique ix_name (name)
)
-2，创建唯一索引
create unique index 索引名 on 表名(列名)
-3，删除唯一索引
drop unique index 索引名 on 表名
——主键索引
-1，创建表+创建主键
create table in1(
nid int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
extra text,
index ix_name (name)
)
OR
create table in1(
nid int not null auto_increment,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
extra text,
primary key(ni1),
index ix_name (name)
)
-2，创建主键
alter table 表名 add primary key(列名);
-3，删除主键
alter table 表名 drop primary key; alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;
——组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where n1 = ‘alex‘ and n2 = 666。
-1，创建表
create table in3(
nid int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
extra text
)
-2，创建组合索引
create index ix_name_email on in3(name,email);
如上创建组合索引之后，查询：
- name and email -- 使用索引
- name -- 使用索引
- email -- 不使用索引
注意：对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单一索引合并。
——其他
-1，条件语句（if条件语句例子）
delimiter \CREATE PROCEDURE proc_if ()
BEGIN
declare i int default 0;
if i = 1 THEN
SELECT 1;
ELSEIF i = 2 THEN
SELECT 2;
ELSE
SELECT 7;
END IF;
END\delimiter ;
-2，while循环语句
delimiter \CREATE PROCEDURE proc_while ()
BEGIN
DECLARE num INT ;
SET num = 0 ;
WHILE num < 10 DO
SELECT
num ;
SET num = num + 1 ;
END WHILE ;
END\delimiter ;
-3，repeat循环语句
delimiter \CREATE PROCEDURE proc_repeat ()
BEGIN
DECLARE i INT ;
SET i = 0 ;
repeat
select i;
set i = i + 1;
until i >= 5
end repeat;
END\delimiter ;
-4，loop循环语句
BEGIN
declare i int default 0;
loop_label: loop
set i=i+1;
if i<8 then
iterate loop_label;
end if;
if i>=10 then
leave loop_label;
end if;
select i;
end loop loop_label;
END
-5，动态执行SQL语句
delimiter \DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_sql \CREATE PROCEDURE proc_sql ()
BEGIN
declare p1 int;
set p1 = 11;
set @p1 = p1;
PREPARE prod FROM ‘select * from tb2 where nid > ?‘;
EXECUTE prod USING @p1;
DEALLOCATE prepare prod;
END\delimiter ;
2.3、相关命令
查看表结构
desc 表名
- 查看生成表的SQL
show create table 表名
- 查看索引
show index from 表名
- 查看执行时间
set profiling = 1;
SQL...
show profiles;
2.4、索引的优缺点（使用索引和不使用索引）
通过建立索引可以极大地提高在数据库中获取所需信息的速度，同时还能提高服务器处理相关搜索请求的效率，从这个方面来看它具有以下优点：
-
在设计数据库时，通过创建一个惟一的索引，能够在索引和信息之间形成一对一的映射式的对应关系，增加数据的惟一性特点。
-
能提高数据的搜索及检索速度，符合数据库建立的初衷。
-
能够加快表与表之间的连接速度，这对于提高数据的参考完整性方面具有重要作用。
-
在信息检索过程中，若使用分组及排序子句进行时，通过建立索引能有效的减少检索过程中所需的分组及排序时间，提高检索效率。
-
建立索引之后，在信息查询过程中可以使用优化隐藏器，这对于提高整个信息检索系统的性能具有重要意义。
虽然索引的建立在提高检索效率方面具有诸多积极的作用，但还是存在下列缺点 ：
-
在数据库建立过程中，需花费较多的时间去建立并维护索引，特别是随着数据总量的增加，所花费的时间将不断递增。
-
在数据库中创建的索引需要占用一定的物理存储空间，这其中就包括数据表所占的数据空间以及所创建的每一个索引所占用的物理空间，如果有必要建立起聚簇索引，所占用的空间还将进一步的增加
-
在对表中的数据进行修改时，例如对其进行增加、删除或者是修改操作时，索引还需要进行动态的维护，这给数据库的维护速度带来了一定的麻烦。
由于索引是专门用于加速搜索而生，所以加上索引之后，查询效率会快到飞起来。 # 有索引 mysql> select * from tb1 where name = ‘wupeiqi-888‘; +-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+ | nid | name | email | radom | ctime | +-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+ | 255 | tonm | 12474565666@qq.com | cdccccce76a16a90b8a8301d5314204b | 2017-08-03 09:33:35 | +-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+ 1 row in set (0.00 sec) # 无索引 mysql> select * from tb1 where email = ‘wupeiqi888@live.com‘; +-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+ | nid | name | email | radom | ctime | +-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+ | 256 | tonm | 12474565666@qq.com | 5312269e76a1clslclscc01d5314204b | 2017-08-03 09:33:35 | +-----+-------------+---------------------+----------------------------------+---------------------+ 1 row in set (1.23 sec)
25、正确使用索引
数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。
即使建立索引，索引也不会生效：
- like ‘%xx‘
select * from tb1 where name like ‘%cn‘;
- 使用函数
select * from tb1 where reverse(name) = ‘wupeiqi‘;
- or
select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘seven@live.com‘;
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
select * from tb1 where nid = 1 or name = ‘seven‘;
select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘seven@live.com‘ and name = ‘alex‘
- 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，不然...
select * from tb1 where name = 999;
- !=
select * from tb1 where name != ‘alex‘
特别的：如果是主键，则还是会走索引
select * from tb1 where nid != 123
- >
select * from tb1 where name > ‘alex‘
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
select * from tb1 where nid > 123
select * from tb1 where num > 123
- order by
select email from tb1 order by name desc;
当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
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 -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
2.6，使用索引注意事项
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：
在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的这些列具有下列特点：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少,不利于使用索引。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改操作远远多于检索操作时，不应该创建索引。
三，索引后记
3.1把数据库索引类比成什么比较好呢?
一个非常好的类比是把数据库索引看作是书的索引。如果你有一本关于狗的书，你想要找关于‘黄金猎犬’的那部分。当你可以通过在书背的索引找到哪几页有关于‘黄金猎犬’信息的时候，你为什么要翻完正本书 - 这相当于数据库中的全表扫描。同样的，就像一本书的索引包含页码一样，数据库的索引包含了指针，指向你在SQL中想要查询的值所在的行。
3.2使用数据库索引会有什么代价？
那么，使用数据库索引有什么缺点呢？其一，索引会占用空间 - 你的表越大，索引占用的空间越大。其二，性能损失（主要值更新操作），当你在表中添加、删除或者更新行数据的时候， 在索引中也会有相同的操作。
记住：建立在某列（或多列）索引需要保存该列最新的数据。
基本原则是只如果表中某列在查询过程中使用的非常频繁，那就在该列上创建索引。
3.3、limit分页
无论是否有索引，limit分页是一个值得关注的问题
每页显示10条：
当前 118 120， 125
倒序：
大 小
970 7 6 6 5 54 43 32
19 98
下一页：
select
*
from
tb1
where
nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid < 当前页最小值 order by nid desc limit 每页数据 *【页码-当前页】) A order by A.nid asc limit 1)
order by
nid desc
limit 10;
select
*
from
tb1
where
nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid < 970 order by nid desc limit 40) A order by A.nid asc limit 1)
order by
nid desc
limit 10;
上一页：
select
*
from
tb1
where
nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid > 当前页最大值 order by nid asc limit 每页数据 *【当前页-页码】) A order by A.nid asc limit 1)
order by
nid desc
limit 10;
select
*
from
tb1
where
nid < (select nid from (select nid from tb1 where nid > 980 order by nid asc limit 20) A order by A.nid desc limit 1)
order by
nid desc
limit 10;
3.4、执行计划
explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化
mysql> explain select * from tb2; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | tb2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2 | NULL | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
id
查询顺序标识
如：mysql> explain select * from (select nid,name from tb1 where nid < 10) as B;
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 9 | NULL |
| 2 | DERIVED | tb1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 9 | Using where |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
特别的：如果使用union连接气值可能为null
select_type
查询类型
SIMPLE 简单查询
PRIMARY 最外层查询
SUBQUERY 映射为子查询
DERIVED 子查询
UNION 联合
UNION RESULT 使用联合的结果
...
table
正在访问的表名
type
查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
ALL 全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍
select * from tb1;
特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描
select * from tb1 where email = ‘seven@live.com‘
select * from tb1 where email = ‘seven@live.com‘ limit 1;
虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。
INDEX 全索引扫描，对索引从头到尾找一遍
select nid from tb1;
RANGE 对索引列进行范围查找
select * from tb1 where name < ‘alex‘;
PS:
between and
in
> >= < <= 操作
注意：!= 和 > 符号
INDEX_MERGE 合并索引，使用多个单列索引搜索
select * from tb1 where name = ‘alex‘ or nid in (11,22,33);
REF 根据索引查找一个或多个值
select * from tb1 where name = ‘seven‘;
EQ_REF 连接时使用primary key 或 unique类型
select tb2.nid,tb1.name from tb2 left join tb1 on tb2.nid = tb1.nid;
CONST 常量
表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。
select nid from tb1 where nid = 2 ;
SYSTEM 系统
表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
select * from (select nid from tb1 where nid = 1) as A;
possible_keys
可能使用的索引
key
真实使用的
key_len
MySQL中使用索引字节长度
rows
mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值
extra
该列包含MySQL解决查询的详细信息
“Using index”
此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
“Using where”
这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。
“Using temporary”
这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
“Using filesort”
这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
“Range checked for each record(index map: N)”
这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的。
详细
1）、id列数字越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行，id列为null的就表是这是一个结果集，不需要使用它来进行查询。
2）、select_type列常见的有：
A：simple：表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时，外层的查询为simple，且只有一个
B：primary：一个需要union操作或者含有子查询的select，位于最外层的单位查询的select_type即为primary。且只有一个
C：union：union连接的两个select查询，第一个查询是dervied派生表，除了第一个表外，第二个以后的表select_type都是union
D：dependent union：与union一样，出现在union 或union all语句中，但是这个查询要受到外部查询的影响
E：union result：包含union的结果集，在union和union all语句中,因为它不需要参与查询，所以id字段为null
F：subquery：除了from字句中包含的子查询外，其他地方出现的子查询都可能是subquery
G：dependent subquery：与dependent union类似，表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
H：derived：from字句中出现的子查询，也叫做派生表，其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select
3）、table
显示的查询表名，如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的<derived N>就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的<union M,N>，与<derived N>类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。
4）、type
依次从好到差：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引
A：system：表中只有一行数据或者是空表，且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表，type列在这个情况通常都是all或者index
B：const：使用唯一索引或者主键，返回记录一定是1行记录的等值where条件时，通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描
C：eq_ref：出现在要连接过个表的查询计划中，驱动表只返回一行数据，且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引，且必须为not null，唯一索引和主键是多列时，只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref
D：ref：不像eq_ref那样要求连接顺序，也没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现，常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
E：fulltext：全文索引检索，要注意，全文索引的优先级很高，若全文索引和普通索引同时存在时，mysql不管代价，优先选择使用全文索引
F：ref_or_null：与ref方法类似，只是增加了null值的比较。实际用的不多。
G：unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值
H：index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表，子查询可能返回重复值，可以使用索引将子查询去重。
I：range：索引范围扫描，常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
J：index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and ，or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引，性能可能大部分时间都不如range
K：index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍，常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。
L：all：这个就是全表扫描数据文件，然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。
5）、possible_keys
查询可能使用到的索引都会在这里列出来
6）、key
查询真正使用到的索引，select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。
7）、key_len
用于处理查询的索引长度，如果是单列索引，那就整个索引长度算进去，如果是多列索引，那么查询不一定都能使用到所有的列，具体使用到了多少个列的索引，这里就会计算进去，没有使用到的列，这里不会计算进去。留意下这个列的值，算一下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。要注意，mysql的ICP特性使用到的索引不会计入其中。另外，key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。
8）、ref
如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func
9）、rows
这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值
10）、extra
这个列可以显示的信息非常多，有几十种，常用的有
A：distinct：在select部分使用了distinc关键字
B：no tables used：不带from字句的查询或者From dual查询
C：使用not in()形式子查询或not exists运算符的连接查询，这种叫做反连接。即，一般连接查询是先查询内表，再查询外表，反连接就是先查询外表，再查询内表。
D：using filesort：排序时无法使用到索引时，就会出现这个。常见于order by和group by语句中
E：using index：查询时不需要回表查询，直接通过索引就可以获取查询的数据。
F：using join buffer（block nested loop），using join buffer（batched key accss）：5.6.x之后的版本优化关联查询的BNL，BKA特性。主要是减少内表的循环数量以及比较顺序地扫描查询。
G：using sort_union，using_union，using intersect，using sort_intersection：
using intersect：表示使用and的各个索引的条件时，该信息表示是从处理结果获取交集
using union：表示使用or连接各个使用索引的条件时，该信息表示从处理结果获取并集
using sort_union和using sort_intersection：与前面两个对应的类似，只是他们是出现在用and和or查询信息量大时，先查询主键，然后进行排序合并后，才能读取记录并返回。
H：using temporary：表示使用了临时表存储中间结果。临时表可以是内存临时表和磁盘临时表，执行计划中看不出来，需要查看status变量，used_tmp_table，used_tmp_disk_table才能看出来。
I：using where：表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件，需要在server层进行过滤。查询条件中分为限制条件和检查条件，5.6之前，存储引擎只能根据限制条件扫描数据并返回，然后server层根据检查条件进行过滤再返回真正符合查询的数据。5.6.x之后支持ICP特性，可以把检查条件也下推到存储引擎层，不符合检查条件和限制条件的数据，直接不读取，这样就大大减少了存储引擎扫描的记录数量。extra列显示using index condition
J：firstmatch(tb_name)：5.6.x开始引入的优化子查询的新特性之一，常见于where字句含有in()类型的子查询。如果内表的数据量比较大，就可能出现这个
K：loosescan(m..n)：5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一，在in()类型的子查询中，子查询返回的可能有重复记录时，就可能出现这个
除了这些之外，还有很多查询数据字典库，执行计划过程中就发现不可能存在结果的一些提示信息
11）、filtered
使用explain extended时会出现这个列，5.7之后的版本默认就有这个字段，不需要使用explain extended了。这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数。
3.5、慢日志查询
a、配置MySQL自动记录慢日志
slow_query_log = OFF 是否开启慢日志记录
long_query_time = 2 时间限制，超过此时间，则记录
slow_query_log_file = /usr/slow.log 日志文件
log_queries_not_using_indexes = OFF 为使用索引的搜索是否记录
注：查看当前配置信息：
show variables like ‘%query%‘
修改当前配置：
set global 变量名 = 值
b、查看MySQL慢日志
mysqldumpslow -s at -a /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log
"""
--verbose 版本
--debug 调试
--help 帮助
-v 版本
-d 调试模式
-s ORDER 排序方式
what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), ‘at‘ is default
al: average lock time
ar: average rows sent
at: average query time
c: count
l: lock time
r: rows sent
t: query time
-r 反转顺序，默认文件倒序拍。reverse the sort order (largest last instead of first)
-t NUM 显示前N条just show the top n queries
-a 不要将SQL中数字转换成N，字符串转换成S。don‘t abstract all numbers to N and strings to ‘S‘
-n NUM abstract numbers with at least n digits within names
-g PATTERN 正则匹配；grep: only consider stmts that include this string
-h HOSTNAME mysql机器名或者IP；hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
default is ‘*‘, i.e. match all
-i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script)
-l 总时间中不减去锁定时间；don‘t subtract lock time from total time
"""
此篇博客主要参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5716963.html；http://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5400990.html，写在这里主要是为了巩固学习知识，同时希望更多的同学学习。