http://www.cnblogs.com/itdragon/p/8146439.html
explain select * from itdragon_order_list force index(idx_order_levelDate) order by order_level,input_date;
将select * from 换成了 select order_level,input_date from 后。type从all升级为index，表示（full index scan）全索引文件扫描，Extra也显示使用了覆盖索引。可是不对啊！！！！检索虽然快了，但返回的内容只有order_level和input_date 两个字段，让业务同事怎么用？难道把每个字段都建一个复合索引？
MySQL没有这么笨，可以使用force index 强制指定索引。在原来的sql语句上修改 force index(idx_order_levelDate) 即可。
Extra 显示 Using index，表示该查询使用了覆盖索引，这是一个非常好的消息，说明该sql语句的性能很好。若提示的是Using filesort(使用内部排序)和Using temporary(使用临时表)则表明该sql需要立即优化了。
唯一索引打印的type值是const。表示通过索引一次就可以找到。即找到值就结束扫描返回查询结果。
普通索引打印的type值是ref。表示非唯一性索引扫描。找到值还要继续扫描，直到将索引文件扫描完为止。(这里没有贴出代码)
显而易见，const的性能要远高于ref。并且根据业务逻辑来判断，创建唯一索引是合情合理的。
索引分类
我们常说的索引一般指的是BTree（多路搜索树）结构组织的索引。其中还有聚合索引，次要索引，复合索引，前缀索引，唯一索引，统称索引，当然除了B+树外，还有哈希索引（hash index）等。
单值索引：一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引：一个索引包含多个列，实际开发中推荐使用
实际开发中推荐使用复合索引，并且单表创建的索引个数建议不要超过五个
基本语法：
创建：
create [unique] index indexName on tableName (columnName...)alter tableName add [unique] index [indexName] on (columnName...)
删除：
drop index [indexName] on tableName
查看：
show index from tableName
哪些情况需要建索引：
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建立索引
4 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
哪些情况不要建索引：
1 表的记录太少，百万级以下的数据不需要创建索引
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，如 true,false 之类。
4 频发更新的字段不适合创建索引
5 where条件里用不到的字段不需要创建索引
性能分析
MySQL 自身瓶颈
MySQL自身参见的性能问题有磁盘空间不足，磁盘I/O太大，服务器硬件性能低。
1 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时候
2 IO：磁盘I/O 瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候
3 服务器硬件的性能瓶颈：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。一般有三种情况：
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，又存在不同的。先根据id大的优先执行，再根据相同id从上至下的执行。
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
对java程序员来说，若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
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)
性能下降的原因
从程序员的角度
1 查询语句写的不好
2 没建索引，索引建的不合理或索引失效
3 关联查询有太多的join
从服务器的角度
1 服务器磁盘空间不足
2 服务器调优配置参数设置不合理
总结
1 索引是排好序且快速查找的数据结构。其目的是为了提高查询的效率。
2 创建索引后，查询数据变快，但更新数据变慢。
3 性能下降的原因很可能是索引失效导致。
4 索引创建的原则，经常查询的字段适合创建索引，频繁需要更新的数据不适合创建索引。
5 索引字段频繁更新，或者表数据物理删除容易造成索引失效。
6 擅用 explain 分析sql语句
7 除了优化sql语句外，还可以优化表的设计。如尽量做成单表查询，减少表之间的关联。设计归档表等。
