Innodb 存儲引擎的表數據和索引是存儲在同一個表空間裏面，在一定程度上索引的效率沒有MyISAM快，但這絲毫不影響InnoDB存儲引擎成爲主流的存儲引擎。
拓展：MyISAM 存儲引擎的表的數據和索引是分開存儲的，即每個 MyISAM 在磁盤上存儲 .frm（存儲表定義）、.MYD（存儲數據）、.MYI（存儲索引），數據和索引存放在不同的文件裏，獲取速度更快。
EXPLAIN 查看執行計劃信息的重點列
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| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
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| 1 | SIMPLE | user | ref | in_name | in_name | 93 | const | 1 | Using where; Using index |
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如上所示，explain顯示了多列內容，其中type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra是優化SQL時必須要關注的。
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type：mysql決定如何查找表中的行，下面是type的類型，從上到下性能由好到差NULL：MySQL在優化階段分解語句，在執行階段甚至不需要訪問表或者索引，例如從索引列中查找最小的索引通過單獨查找索引就可以完成，而不需要訪問表數據 system,const：通過主鍵查詢數據，只能返回一行數據，主鍵包括單列主鍵和聯合主鍵，聯合主鍵必須都存在，否則type列是ref類型，例如聯合主鍵(id,name)，id和name都在where條件中才可以 eq_ref：MySQL最多隻會返回一行數據，待實驗 ref：使用索引查找，但不是主鍵和唯一索引，它可能會返回多個匹配的行 range：有範圍的索引掃描，即帶有 BETWEEN 或在 WHERE 子句裏面帶有 > 的查詢，有時候使用in或or也會顯示範圍掃描 index：全表掃描，但會按索引次序進行而不是行，避免了排序，缺點是按索引次序讀取數據整個表。如果在 Extra 列中看到了 Using index，說明使用的是覆蓋索引，只掃描索引的數據，而不是按照索引次序。 All：全表掃描![在這裏插入圖片描述]()
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possible_keys
可能用到的索引 -
key
用到的索引 -
key_len
索引的長度。例如聯合索引（name,state,address），如果只使用name部分的索引，那麼長度是name部分索引長度，如果使用了name+state部分索引，那麼長度是兩部分索引長度和。 -
ref
顯示key列使用的索引中查找值所用的列或常量 -
rows
涉及的行數 -
Extra# 索引相關 using index：使用了覆蓋索引 using where：在查找使用索引的情況下，需要回表查詢數據 using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查詢查詢數據 using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的數據都在索引列中能找到，所以不需要回表查詢 # 排序相關 using index：使用單列索引排序；使用聯合索引排序，且必須是聯合索引的首列在前，並且多列使用相同的排序。無所謂查詢的列是否只是索引列 using filesort：使用一般列排序或聯合索引的非首列 using index ; using filesort：多字段排序時，部分使用索引字段，部分是一般列；或聯合索引的多列時，非首列在在前；或聯合索引的多列時，首列在前但多列使用不同的排序 # 分組相關 using temporary ; using filesort：group by默認情況下會排序 using temporary ：使用order by null優化後的情況 using index：使用索引分組
索引的使用和優化
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是否使用索引與
where後的條件順序無關 -
索引列使用比較符號，會使用索引，單列索引和聯合索引都可以，但是索引後面的索引不會被使用，聯合索引比較詳見第5條的案例
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儘量使用聯合索引，減少使用單列索引。例如列
name、state、address
聯合索引(name,state,address)相當於創建了三個索引：name、name+state、name+state+address
單列索引name、state、address，當三個索引一起作爲查詢條件時，MySQL會選擇一個最優的索引（數據的辨識度高的索引）來使用，並不會使用全部索引。
辨識度高是指根據索引查出的數據量小，例如數據庫中有100w條數據，name和state都是單列索引，其中name='瞎子' and state = 0的數據只有一條，其他數據均爲name='瞎子' and state = 1，對於select * from table_name where name = '瞎子' and state = 0;，MySQL會使用索引status -
索引全值匹配，例如聯合索引
(name,state,address)，SQL：select * from table_name where state = '1' and name = '小喬' and address = '北京'; -
SQL符合聯合索引的最左前綴法則，例如聯合索引(name ,state,address)，要想用到索引，條件中必須要包括聯合索引中的第一個列，具體會用幾個索引參考下面的代碼# 用到三個列的索引 where name = '' and state = '' and address = '' # 用到兩個列的索引 where name = '' and state = '' # 用到name列的索引，因爲跳過了state列，所以address的列不會使用索引 where name = '' and address = '' # 用到name和state列的索引，address的列不會使用索引 where name = '' and state > '1' and address = '' # 沒有用到索引 where state = '' and address = '' -
通常情況下，我們都會根據
where條件來創建合適的索引，這是索引優化的一個方面，但數據庫通過索引查詢數據後要不要回表查詢，這也是索引優化的方面，也就是說MySQL通過索引查數據時，索引的葉子節點上已經包含要查詢的數據，這樣就不需要回表查詢了。這就是著名的覆蓋索引。MySQL的InnoDB引擎只有B-Tree類型的索引具有覆蓋索引，哈希索引、空間索引和全文索引都沒有覆蓋索引。
覆蓋索引：查詢只需要訪問索引，而無須訪問數據行
覆蓋索引的原理：索引的葉子節點上包含該行的所有索引列
例如id、name、state、address四列，其中id爲主鍵，(name,state,address)是聯合索引# 對於下面三個sql，explain查看執行計劃，發現Extra列的值爲Using where; Using index，對應上面Extra的類型 select name , address from table_name where name = 'p7'; select id , name from table_name where name = 'p7'; select state from table_name where name = 'p7'; # 下面這個sql的Extra列的值是Using where，因爲查詢的password不是索引列也不是索引列的一部分 select id , name , password from table_name where name = 'p7'; -
like尾部模糊查詢索引有效，頭部模糊查詢索引失效，利用覆蓋索引優化like頭部模糊查詢# 通過覆蓋索引查詢id select id from table_name where name like '%p7%'; # 通過id查詢數據 select * from table_name where id = xxx; -
in索引有效，not in索引無效 -
or前的條件中使用索引，後面條件沒有使用索引，那麼查詢不使用索引 -
MySQL執行SQL時發現全表掃描比索引快，則不使用索引。
示例1：name是單列索引，非主鍵，數據庫中99條數據的name都是盲僧，只有一條數據是p7，在執行where name = '盲僧'時，MySQL會放棄索引，進行全表掃描。
示例2：name是單列索引，非主鍵，如果數據庫中所有name字段沒有null的情況，is null使用索引，is not null進行全表掃描；如果name爲null佔大多數，is null進行全表掃描，is not null使用索引
上面兩種情況，均是MySQL內部優化，根據數據庫中的數據佔比而定的