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1、创建test表（测试表）
drop table if exists test;
create table test(
id int primary key auto_increment,
c1 varchar(10),
c2 varchar(10),
c3 varchar(10),
c4 varchar(10),
c5 varchar(10)
) ENGINE=INNODB default CHARSET=utf8;
insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('a1','a2','a3','a4','a5');
insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('b1','b2','b3','b4','b5');
insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('c1','c2','c3','c4','c5');
insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('d1','d2','d3','d4','d5');
insert into test(c1,c2,c3,c4,c5) values('e1','e2','e3','e4','e5');
2、创建索引
分析以下索引使用情况
3、普通查询情况
Case 1：
分析：
①创建复合索引的顺序为c1,c2,c3,c4。
②上述四组explain执行的结果都一样：type=ref，key_len=132，ref=const,const,const,const。
结论：在执行常量等值查询时，改变索引列的顺序并不会更改explain的执行结果，因为mysql底层优化器会进行优化，但是推荐按照索引顺序列编写sql语句。最后一个不是自认为的不使用索引，因为MySQL底层会有优化，虽然没有符合最左前缀原则，但是会将where查询条件的顺序变一下，使其和索引顺序一致，让其最终能使用索引。但是这种优化只有在执行常量等值查询的时候才有。
Case 2：
分析：
当出现范围的时候，type=range，key_len=99，比不用范围key_len=66增加了，说明使用上了索引，但对比Case1中执行结果，说明c4上索引失效。
结论：范围右边索引列失效，但是范围当前位置（c3）的索引是有效的，从key_len=99可证明。
Case 2.1：
分析：
与上面explain执行结果对比，key_len=132说明索引用到了4个，因为对此sql语句mysql底层优化器会进行优化：范围右边索引列失效（c4右边已经没有索引列了），注意索引的顺序（c1,c2,c3,c4），所以c4右边不会出现失效的索引列，因此4个索引全部用上。
结论：范围右边索引列失效，是有顺序的：c1,c2,c3,c4，如果c3有范围，则c4失效；如果c4有范围，则没有失效的索引列，从而会使用全部索引。
Case 2.2：
分析：
如果在c1处使用范围，则type=ALL，key=Null，索引失效，全表扫描，这里违背了最佳左前缀法则，带头大哥已死，因为c1主要用于范围，而不是查询。
解决方式使用覆盖索引，将索引字段覆盖掉查询字段MySQL就会继续使用索引了。
结论：在最佳左前缀法则中，如果最左前列（带头大哥）的索引失效，则后面的索引都失效。
4、order by查询情况
Case 3：
分析：
利用最佳左前缀法则：中间兄弟不能断，因此用到了c1和c2索引（查找），从key_len=66（这里之所以是66，见【MySQL】Explain详解与索引优化实战），ref=const,const，c3索引列用在排序过程中，在查询过程中不使用，所以explain显示没有用c3的索引。
Case 3.1：
分析：
从explain的执行结果来看：key_len=66，ref=const,const，从而查找只用到c1和c2索引，c3索引用于排序。
Case 3.2：
分析：
从explain的执行结果来看：key_len=66，ref=const,const，查询使用了c1和c2索引，由于用了c4进行排序，跳过了c3，出现了Using filesort。说明在对c4进行排序的时候没有使用索引，因为前面也说了，中间的c3没有使用索引，也就是中间断开了，c4不管什么操作也无法使用索引了，只能使用Using filesort了。关于Using filesort详解见：【MySQL】Explain详解与索引优化实战
Case 4：
分析：
查找只用到索引c1，c2和c3用于排序，无Using filesort。
Case 4.1：
分析：
和Case 4中explain的执行结果一样，但是出现了Using filesort，因为索引的创建顺序为c1,c2,c3,c4，但是排序的时候c2和c3颠倒位置了。结合B+树索引结构来想就是索引顺序是c1,c2,c3,c4，现在把c2和c3颠倒了一下顺序，那么已经根据原有索引顺序排好序的叶子节点就不适用了，因为叶子节点是按照c1,c2,c3,c4的顺序排序的，肯定和现在想要的c1,c3,c2,c4的排序是不同的，所以不能使用索引。在思考这些语句有没有使用索引的时候，一定要结合着索引树的数据结构来理解。
Case 4.2：
分析：
在查询时增加了c5，但是explain的执行结果一样，因为c5并未创建索引。c1和c2都是常量等值查询，所以使用到了索引并用作查询过滤，然后再根据order by的内容对查询结果进行排序。
Case 4.3：
分析：
与Case 4.1对比，在Extra中并未出现Using filesort，因为c2为常量，在排序中被优化，所以索引未颠倒，不会出现Using filesort。从索引的数据结构来看这个问题就是在where中c2='a2'已经是一个定值常量了，在order by中的c2实际也就失去了作用，MySQL底层可以检测出这种情况来做相应的优化，使order by中的c2排序失效，查询的结果集只对c3进行排序，而c3根据索引数据结构，c1,c2都已经是定值，那么c3可以使用索引中现成的已经排好序的数据，不需要使用using filesort。
5、group by查询情况
group by的底层实现原理是先执行一次order by，将结果排序一次，然后根据排序后的结果再进行分组。如果order by没有使用到索引，就会进行文件排序，使用文件排序的group by系统就会生成一张临时表，即explain的extra会显示Using temporary。总之group by如果想使用索引必须先满足order by使用索引的条件。
Case 5：
分析：
查询只用到c1上的索引，因为c4中间间断了，c2和c3索引用于group by底层的order by排序了，根据最左前缀法则，所以key_len=33，ref=const，表示只用到一个索引。
Case 5.1：
分析：
对比Case 5，在group by时交换了c2和c3的位置，根据开头所说底层的order by不能使用索引，只能使用文件排序，结果出现Using temporary和Using filesort，极度恶劣。原因：c3和c2与索引创建顺序相反。
6、其他查询情况
Case 6：
分析：
①在c1,c2,c3,c4上创建了索引，直接在c1上使用范围，导致了索引失效（其实这里MySQL底层也是有优化的，如果where后的字段是索引的第一个字段使用了范围查询，如果这个范围很大，几乎已经是要扫描所有数据了，MySQL就会用全表扫描，如果这个范围不是很大，那么MySQL底层依旧还会使用索引来进行查询），全表扫描：type=ALL，ref=Null。因为此时c1主要用于排序，并不是查询。
②使用c1进行排序，但是索引失效，出现了Using filesort。
③解决方法：使用覆盖索引。就是将索引字段覆盖掉查询字段，实现索引覆盖，MySQL就不会扫描全表而去使用索引了。
Case 7：
分析：
虽然排序的字段列与索引顺序一样，且order by默认升序，这里c2 desc变成了降序，导致与索引的排序方式不同，因为索引的所有字段都是按照同一个方向的顺序进行排序的，如果出现了排序方向不同，那么已经排列好的索引自然也就失效了，从而产生Using filesort，而且type还是index（index是扫描全表索引，所以这一个的key_len是132，说明4个索引字段全部都扫描了，ALL是扫描全表，index比ALL稍微快一点）。
Case 8：
EXPLAIN extended select c1 from test where c1 in ('a1','b1') ORDER BY c2,c3;
分析：
对于排序来说，多个相等条件也是范围查询，所以索引失效，c2,c3都无法使用索引，出现Using filesort。并且这里type是index，扫描全表索引。
7、总结
- MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。
- order by满足两种情况会使用Using index。
- order by语句使用索引最左前列。
- 使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。
- 尽量在索引列上完成排序，遵循索引建立（索引创建的顺序）时的最左前缀法则。
- 如果order by的条件不在索引列上，就会产生Using filesort。
- group by与order by很类似，其实质是先排序后分组，遵照索引创建顺序的最佳左前缀法则。注意where高于having，能写在where中的限定条件就不要去having限定了。
通俗理解口诀：
全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上少计算，范围之后全失效；
LIKE百分写最右，覆盖索引不写星；
不等空值还有or，索引失效要少用。
补充：in和exsits优化
原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集，小表数据要在大表之前去执行。
for (int i = 0; i < 5; i++) {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
}
}
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
for (int j = 0; j < 5; j++) {
}
}这两个for循环第一个for循环最外层只需要执行5次，第二个做外层需要执行1000次，等价到SQL的嵌套查询就是第一个只需要拼接5次表，第二个需要拼接1000次表。
in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists
in是先执行B查询，然后将B查询的内容创建一个临时表，再执行A查询，这个顺序和exists是相反的。
select * from A where id in (select id from B)
#引入for 循环等价于：
for select id from B
for select * from A where A.id = B.id
exists：当B表的数据集大于A表的数据集时，exists优于in
将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留
select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
#等价于
for select * from A
for select * from B where B.id = A.id
#A表与B表的ID字段应建立索引
in和exists的优化方法都是满足小表驱动大表的原则。
- EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查询中的SELECT * 也可以是SELECT 1或select X,官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单,因此没有区别
- EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比
- EXISTS子查询往往也可以用JOIN来代替，何种最优需要具体问题具体分析
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