where 条件和 on 的判断这些过滤条件，作为优先优化的部分，是要被先考虑的！
其次，如果有分组和排序，那么也要考虑 grouo by 和 order by。
MySQL支持二种方式的排序，FileSort和Index，Index效率高.
它指MySQL扫描索引本身完成排序。FileSort方式效率较低。
ORDER BY满足两情况，会使用Index方式排序:
- 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
- where子句中如果出现索引的范围查询(即explain中出现range)会导致order by 索引失效。
1. 无过滤不索引
create index idx_age_deptid_name on emp (age,deptid,name);
explain select * from emp where age=40 order by deptid;
explain select * from emp order by age,deptid;
explain select * from emp order by age,deptid limit 10;
using filesort 说明进行了手工排序！原因在于没有 where 作为过滤条件！
结论： 无过滤，不索引。where，limt 都相当于一种过滤条件，所以才能使用上索引！
2. 顺序错，必排序
explain select * from emp where age=45 order by deptid,name;
explain select * from emp where age=45 order by deptid,empno;
empno 字段并没有建立索引，因此也无法用到索引，此字段需要排序！
explain select * from emp where age=45 order by name,deptid;
explain select * from emp where deptid=45 order by age;
deptid 作为过滤条件的字段，无法使用索引，因此排序没法用上索引
3. 方向反，必排序
explain select * from emp where age=45 order by deptid desc, name desc ;
如果可以用上索引的字段都使用正序或者逆序，实际上是没有任何影响的，无非将结果集调换顺序。
explain select * from emp where age=45 order by deptid asc, name desc ;
如果排序的字段，顺序有差异，就需要将差异的部分，进行一次倒置顺序，因此还是需要手动排序的！
4. 索引的选择
①首先，清除 emp 上面的所有索引，只保留主键索引！
drop index idx_age_deptid_name on emp;
②查询：年龄为 30 岁的，且员工编号小于 101000 的用户，按用户名称排序
explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE age =30 AND empno <101000 ORDER BY NAME ;
③全表扫描肯定是不被允许的，因此我们要考虑优化。
思路：首先需要让 where 的过滤条件，用上索引；
查询中，age.empno 是查询的过滤条件，而 name 则是排序的字段，因此我们来创建一个此三个字段的复合索引：
create index idx_age_empno_name on emp(age,empno,name);
再次查询，发现 using filesort 依然存在。
原因： empno 是范围查询，因此导致了索引失效，所以 name 字段无法使用索引排序。
所以，三个字段的符合索引，没有意义，因为 empno 和 name 字段只能选择其一！
④解决： 鱼与熊掌不可兼得，因此，要么选择 empno,要么选择 name
drop index idx_age_empno_name on emp;
create index idx_age_name on emp(age,name);
create index idx_age_empno on emp(age,empno);
两个索引同时存在，mysql 会选择哪个？
explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp use index(idx_age_name) WHERE age =30 AND empno <101000 ORDER BY NAME ;
原因：所有的排序都是在条件过滤之后才执行的，所以如果条件过滤了大部分数据的话，几百几千条数据进行排序
其实并不是很消耗性能，即使索引优化了排序但实际提升性能很有限。 相对的 empno<101000 这个条件如果没
有用到索引的话，要对几万条的数据进行扫描，这是非常消耗性能的，使用 empno 字段的范围查询，过滤性更好
（empno 从 100000 开始）！
结论： 当范围条件和 group by 或者 order by 的字段出现二选一时 ，优先观察条件字段的过滤数量，如果过滤的
数据足够多，而需要排序的数据并不多时，优先把索引放在范围字段上。反之，亦然。
5. using filesort
5.1 mysql 的排序算法
①双路排序
MySQL 4.1 之前是使用双路排序,字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据，读取行指针和 orderby 列，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出。从磁盘取排序字段，在 buffer 进行排序，再从磁盘取其他字段。
简单来说，取一批数据，要对磁盘进行了两次扫描，众所周知，I\O 是很耗时的，所以在 mysql4.1 之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。
②单路排序
从磁盘读取查询需要的所有列，按照 order by 列在 buffer 对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出，它的效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机 IO 变成了顺序 IO,但是它会使用更多的空间，因为它把每一行都保存在内存中了。
③单路排序的问题
由于单路是后出的，总体而言好过双路。但是存在以下问题：
在 sort_buffer 中，方法 B 比方法 A 要多占用很多空间，因为方法 B 是把所有字段都取出, 所以有可能取出的数
据的总大小超出了 sort_buffer 的容量，导致每次只能取 sort_buffer 容量大小的数据，进行排序（创建 tmp 文件，多
路合并），排完再取取 sort_buffer 容量大小，再排……从而多次 I/O。
结论： 本来想省一次 I/O 操作，反而导致了大量的 I/O 操作，反而得不偿失。
5.2 如何优化
①增大 sort_butter_size 参数的设置
不管用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，当然，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针对每个进程的 1M-8M 之间调整。
②增大 max_length_for_sort_data 参数的设置
mysql 使用单路排序的前提是排序的字段大小要小于 max_length_for_sort_data。
提高这个参数，会增加用改进算法的概率。但是如果设的太高，数据总容量超出 sort_buffer_size 的概率就增大，明显症状是高的磁盘 I/O 活动和低的处理器使用率。（1024-8192 之间调整）。
③减少 select 后面的查询的字段。
当 Query 的字段大小总和小于 max_length_for_sort_data 而且排序字段不是 TEXT|BLOB 类型时，会用改进后的算法——单路排序， 否则用老算法——多路排序。
两种算法的数据都有可能超出 sort_buffer 的容量，超出之后，会创建 tmp 文件进行合并排序，导致多次 I/O，但是用单路排序算法的风险会更大一些,所以要提高 sort_buffer_size。
6. 使用覆盖索引
覆盖索引：SQL 只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必通过二级索引查到主键之后再去查询数据。不需要回表的操作
7. group by
group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致 ，唯一区别是 group by 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引。
group by实质是先排序后进行分组，遵照索引建的最佳左前缀
