2.=和in可以亂序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式。
3.盡量選擇區分度高的列作為索引，區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示欄位不重複的比例，比例越大我們掃瞄的記錄數越少，唯一鍵的區分度是1，而一些狀態、性別字段可能在大資料面前區分度就是0，那可能有人會問，這個比例有什麼經驗值嗎？使用場景不同，這個值也很難確定，一般需要join的字段我們都要求是0.1以上，即平均1條掃瞄10條記錄。
4.索引列不能參與計算，保持列「乾淨」，比如from_unixtime(create_time) = 』2014-05-29』就不能使用到索引，原因很簡單，b+樹中存的都是資料表中的字段值，但進行檢索時，需要把所有元素都應用函式才能比較，顯然成本太大。所以語句應該寫成create_time = unix_timestamp(』2014-05-29』)。
5.盡量的擴充套件索引，不要新建索引。比如表中已經有a的索引，現在要加(a,b)的索引，那麼只需要修改原來的索引即可。
查詢優化神器 - explain命令
關於explain命令相信大家並不陌生，具體用法和字段含義可以參考官網explain-output，這裡需要強調rows是核心指標，絕大部分rows小的語句執行一定很快（有例外，下面會講到）。所以優化語句基本上都是在優化rows。
慢查詢優化基本步驟
0.先執行看看是否真的很慢，注意設定sql_no_cache
1.where條件單錶查，鎖定最小返回記錄表。這句話的意思是把查詢語句的where都應用到表中返回的記錄數最小的表開始查起，單錶每個字段分別查詢，看哪個欄位的區分度最高
2.explain檢視執行計畫，是否與1預期一致（從鎖定記錄較少的表開始查詢）
3.order by limit 形式的sql語句讓排序的表優先查
4.了解業務方使用場景
5.加索引時參照建索引的幾大原則
6.觀察結果，不符合預期繼續從0分析
MySQL索引原理及慢查詢優化
通過不斷的縮小想要獲得資料的範圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種查詢方式來鎖定資料。資料庫索引就是通過演算法提高查詢效率。磁碟io與預讀 考慮到磁碟io是非常高昂的操作，計算機作業系統做了一些優化，當一次io時，不光把當前磁碟位址的資料，而是把相鄰的資...
閱讀筆記 MySQL索引原理及慢查詢優化
讀文章弄清楚索引的資料結構b 樹及其查詢過程 1.最左字首匹配原則，非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢 between like 就停止匹配，比如a 1 and b 2 and c 3 and d 4 如果建立 a,b,c,d 順序的索引，d是用不到索引的，如果建立 a,b,d...
MySQL索引原理與慢查詢優化
索引的目的在於提高查詢效率，可以模擬字典，如果要查 mysql 這個單詞，我們肯定需要定位到m字母，然後從下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果沒有索引，那麼你可能需要把所有單詞看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m開頭的單詞呢？或者w開頭的單詞呢？是不是覺得如果沒有索引，這個事情根本無法完成？...