使用explain關鍵字可以模擬優化器執行sql語句，分析你的查詢語句或是結構的效能瓶頸。
在 select 語句之前增加 explain 關鍵字，mysql 會在查詢上設定乙個標記，執行查詢會返回執行計畫的資訊，而不是執行這條sql。
注意：如果 from 中包含子查詢，仍會執行該子查詢，將結果放入臨時表中。
type列
這一列表示關聯型別或訪問型別，即mysql決定如何查詢表中的行，查詢資料行記錄的大概範圍。
依次從最優到最差分別為：system > const > eq_ref > ref > range > index > all
一般來說，得保證查詢達到range級別，最好達到ref
index效能為什麼比較靠後
是指用到了索引，是index型別的方式：這種型別表示是mysql會對整個該索引進行掃瞄。要想用到這種型別的索引，對這個索引並無特別要求，只要是索引，或者某個復合索引的一部分，mysql都可能會採用index型別的方式掃瞄。但是呢，缺點是效率不高，mysql會從索引中的第乙個資料乙個個的查詢到最後乙個資料，直到找到符合判斷條件的某個索引。
正常利用到索引的型別
ref：這種型別表示mysql會根據特定的演算法快速查詢到某個符合條件的索引，而不是會對索引中每乙個資料都進行一 一的掃瞄判斷，也就是所謂你平常理解的使用索引查詢會更快的取出資料。
key列
這一列顯示mysql實際採用哪個索引來優化對該錶的訪問。
如果沒有使用索引，則該列是 null
key_len列
這一列顯示了mysql在索引裡使用的位元組數，通過這個值可以算出具體使用了聯合索引中的哪些
列。key_len計算規則如下：
字串char(n)：n位元組長度
varchar(n)：可變資料型別.最大n個字元。n位元組長度，2位元組儲存字串長度，如果是utf-8，則長度 3n + 2
數值型別
tinyint：1位元組
smallint：2位元組
int：4位元組
bigint：8位元組
時間型別
date：3位元組
timestamp：4位元組
datetime：8位元組
如果字段允許為 null，需要1位元組記錄是否為 null
索引最大長度是768位元組，當字串過長時，mysql會做乙個類似左字首索引的處理，將前半
部分的字元提取出來做索引。
ps:在 int(m) 中，m 的值跟 int(m) 所佔多少儲存空間並無任何關係。 int(3)、int(4)、int(8) 在磁碟上都是占用 4 btyes 的儲存空間。說白了，除了顯示給使用者的方式有點不同外，int(m) 跟 int 資料型別是相同的。
extra
using index 查詢的列被索引覆蓋，並且where篩選條件是索引的是前導列(聯合索引中的第乙個字段)，直接訪問索引就足夠獲取到所需要的資料。
using index condition：用到了索引，但需要通過索引回表查詢資料(用到索引的範圍查詢情況)。
using where using index：是乙個非常模糊的東西，只是表示：無法「直接」通過索引直接查詢到符合條件的資料。
using where：沒有用到了索引，使用 where 語句來處理結果，查詢的列未被索引覆蓋(type為all)
using temporary：mysql需要建立一張臨時表來處理查詢。出現這種情況一般是要進行優化的，首先是想到用索引來優化。
python 可變資料型別 不可變資料型別
在python中，資料型別分為可變資料型別和不可變資料型別，不可變資料型別包括string，int，float，tuple，可變資料型別包括list，dict。所謂的可變與不可變，舉例如下 a test print a 0 t a 0 1 traceback most recent call las...
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可變資料型別與不可變資料型別
可變資料型別 資料更改前後，記憶體id不變 列表，字典，集合 不可變資料型別 資料更改前後，記憶體id發生改變 數字 包括 整型，浮點型 字串，元組 分別對各種資料型別進行驗證 數字 int float 不可變資料型別 資料型別是不允許改變的,這就意味著如果改變量字資料型別的值，將重新分配記憶體空間...