通过 EXPLAIN 命令分析 SQL 的执行计划
通过以上步骤查询到效率低的 SQL 语句后，可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
比如我们使用下面这条 SQL 语句来分析一下执行计划
explain select * from test1;
上表中涉及内容如下
- select_type：表示常见的 SELECT 类型，常见的有 SIMPLE，SIMPLE 表示的是简单的 SQL 语句，不包括 UNION 或者子查询操作，比如下面这段就是 SIMPLE 类型。
PRIMARY ，查询中最外层的 SELECT（如两表做 UNION 或者存在子查询的外层的表操作为 PRIMARY，内层的操作为 UNION），比如下面这段子查询。
UNION，在 UNION 操作中，查询中处于内层的 SELECT（内层的 SELECT 语句与外层的 SELECT 语句没有依赖关系时）。
SUBQUERY：子查询中首个SELECT（如果有多个子查询存在），如我们上面的查询语句，子查询第一个是 sr（sys_role）表，所以它的 select_type 是 SUBQUERY。
- table ，这个选项表示输出结果集的表。
- type，这个选项表示表的连接类型，这个选项很有深入研究的价值，因为很多 SQL 的调优都是围绕 type 来讲的，但是这篇文章我们主要围绕优化方式来展开的，type 这个字段我们暂时作为了解，这篇文章不过多深入。
type 这个字段会牵扯到连接的性能，它的不同类型的性能由好到差分别是
system ：表中仅有一条数据时，该表的查询就像查询常量表一样。
const ：当表中只有一条记录匹配时，比如使用了表主键（primary key）或者表唯一索引（unique index）进行查询。
eq-ref ：表示多表连接时使用表主键或者表唯一索引，比如
select A.text, B.text where A.ID = B.ID
- 这个查询语句，对于 A 表中的每一个 ID 行，B 表中都只能有唯一的 B.Id 来进行匹配时。
ref ：这个类型不如上面的 eq-ref 快，因为它表示的是因为对于表 A 中扫描的每一行，表 C 中有几个可能的行，C.ID 不是唯一的。
ref_or_null ：与 ref 类似，只不过这个选项包含对 NULL 的查询。
index_merge ：查询语句使用了两个以上的索引，比如经常在有 and 和 or 关键字出现的场景，但是在由于读取索引过多导致其性能有可能还不如 range（后面说）。
unique_subquery ：这个选项经常用在 in 关键字后面，子查询带有 where 关键字的子查询中，用 sql 来表示就是这样
value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
- range ：索引范围查询，常见于使用 =，<>，>，>=，<，<=，IS NULL，<=>，BETWEEN，IN() 或者 like 等运算符的查询中。
index ：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍。
all ：这个我们接触的最多了，就是全表查询，select * from xxx ，性能最差。
上面就是 type 内容的大致解释，关于 type 我们经常会在 SQL 调优的环节使用 explain 分析其类型，然后改进查询方式，越靠近 system 其查询效率越高，越靠近 all 其查询效率越低。
- possible_keys ：表示查询时，可能使用的索引。
- key ：表示实际使用的索引。
- key_len ：索引字段的长度。
- rows ：扫描行的数量。
- filtered ：通过查询条件查询出来的 SQL 数量占用总行数的比例。
- extra ：执行情况的描述。
通过上面的分析，我们可以大致确定 SQL 效率低的原因，一种非常有效的提升 SQL 查询效率的方式就是使用索引，接下来我会讲解一下如何使用索引提高查询效率。
索引
索引是数据库优化中最常用也是最重要的手段，通过使用不同的索引可以解决大多数 SQL 性能问题，也是面试经常会问到的优化方式，围绕着索引，面试官能让你造出火箭来，所以总结一点就是索引非常非常重！要！不只是使用，你还要懂其原！理！
索引介绍
索引的目的就是用于快速查找某一列的数据，对相关数据列使用索引能够大大提高查询操作的性能。不使用索引，MySQL 必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大查询数据所花费的时间就越多。如果表中查询的列有索引，MySQL 能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
索引分类
先来了解一下索引都有哪些分类。
全局索引(FULLTEXT)：全局索引，目前只有 MyISAM 引擎支持全局索引，它的出现是为了解决针对文本的模糊查询效率较低的问题，并且只限于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 列。哈希索引(HASH)：哈希索引是 MySQL 中用到的唯一 key-value 键值对的数据结构，很适合作为索引。HASH 索引具有一次定位的好处，不需要像树那样逐个节点查找，但是这种查找适合应用于查找单个键的情况，对于范围查找，HASH 索引的性能就会很低。默认情况下，MEMORY 存储引擎使用 HASH 索引，但也支持 BTREE 索引。B-Tree 索引：B 就是 Balance 的意思，BTree 是一种平衡树，它有很多变种，最常见的就是 B+ Tree，它被 MySQL 广泛使用。R-Tree 索引：R-Tree 在 MySQL 很少使用，仅支持 geometry 数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种，相对于 B-Tree 来说，R-Tree 的优势在于范围查找。
从逻辑上来对 MySQL 进行分类，主要分为下面这几种
- 普通索引：普通索引是最基础的索引类型，它没有任何限制 。创建方式如下
create index normal_index on cxuan003(id);
删除方式
drop index normal_index on cxuan003;
- 唯一索引：唯一索引列的值必须唯一，允许有空值，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方式如下
create unique index normal_index on cxuan003(id);
- 主键索引：是一种特殊的索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
CREATE TABLE table ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title char(255) NOT NULL , PRIMARY KEY (id) )
- 组合索引：指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀原则，下面我们就会创建组合索引。
- 全文索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较，目前只有 char、varchar，text 列上可以创建全文索引，创建表的适合添加全文索引
CREATE TABLE table ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title char(255) CHARACTER NOT NULL , content text CHARACTER NULL , time int(10) NULL DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (id), FULLTEXT (content) );
- 当然也可以直接创建全局索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)
