常用索引：主键（唯一索引并且是主键，一张表智能有一个主键索引，PRIMARY KEY，AUTO_INCREMENT自增主键）
唯一索引：比方说身份证号 、手机号、登录用户名 必须不同，可以为空 create UNIQUE index index_mobile on index_table(mobile);
普通索引：index （最基础，没有特别） create index index_name on index_table(name);
联合索引：create index index_union on index_table(name,age,mobile);
这里一个组合索引，相当于在有如下三个索引：
name；
name，age；
name，age，mobile；
这里或许有这样一个疑惑：为什么age或mobile或者age，mobile字段上没有索引。这是由于BTree索引因要遵守最左前缀原则。
1、选择索引列 where 后面出现的列 或join 后面出现的列
注意：在建立联合索引时，where中没有name 时，没有用到索引；之前的六种情况都有用到。
ABC AB AC BAC CBA CAB A
只有BC，B，C这三种情况不能使用联合索引，使用索引情况不在乎顺序。
1.最左前缀匹配原则
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。所以要尽量把这些条件放在最后，把“=”条件放在前面。
2.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少。
3.当取出的数据超过全表数据的20%时，不会使用索引。
4.使用like时注意：
不使用索引：
like ‘%L%’
使用索引：
like ‘L%’
5.尽量将or 转换为 union all
不使用索引：
select * from user where name=’a’ or age=’20’
使用索引：
select * from user where name=’a’ union all select * from user where age=’20’
6.字段加函数不会使用索引。所以尽量把函数放在数值上
不使用索引：
where truncate(price) = 1
使用索引：
where price > 1 and price < 2
7.如果使用数字作为字符，则数字需要加引号，否则mysql会自动在列上加数据类型转换函数
不使用索引
where mobile=18534874321
使用索引
where mobile=’18534874321’
8.字段加运算符不会使用索引。所以尽量把运算放在数值上
不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT + 3000 >5000;
使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT > 2000 ;
9.使用组合索引时，必须要包括第一个列。
例如
alter table test add index(a,b,c)：
不使用索引：
where b=1, c=2
where b=1
where c=2
使用索引：
where a=1, b=1, c=2
where a=1, b=1
where a=1, c=2
10.尽量避免使用is null或is not null
不使用索引：
SELECT …
FROM DEPARTMENT
WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
使用索引：
SELECT …
FROM DEPARTMENT
WHERE DEPT_CODE >0;
11.不等于（!=）不会使用索引
不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT !=0;
使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT >0;
12.ORDER BY 子句只在以下的条件下使用索引：
lORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
lORDER BY中不能既有ASC也有DESC
例如:
alter table t1 add index(a,b);
alter table t1 add index(c);
不使用索引：
select * from t1 order by a,c; 不在一个索引中
select * from t1 order by b; 没有出现组合索引的第一列
select * from t1 order by a asc, b desc; 混合ASC和DESC
select * from t1 where a=1 order by c; where和order by用的不是同一个索引，where使用索引，order by不使用。
使用索引：
select * from t1 order by a,b;
select * from t1 order where a=1 order by b;
select * from t1 order where a=1 order by a,b;
select * from t1 order by a desc, b desc;
select * from t1 where c=1 order by c;
13.索引不是越多越好。mysql需要资源来维护索引，任何数据的变更（增删改）都会连带修改索引的值。所以，需要平衡考虑索引带来的查询加速和增删改减速。
其他注意事项
1.尽量避免使用select *
2.尽量使用表连接（join）代替子查询select * from t1 where a in (select b from t2)
3.性能方面，表连接 > (not) exists > (not) in
1）用exists代替in
低效:
SELECT *
FROM EMP
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
高效:
SELECT *
FROM EMP
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
2）用not exists代替not in
低效：
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);
高效：
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
3）用表连接代替exists
exits：
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
表连接：
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
4.清除不必要的排序
低效：
select count(*) from (select * from user where id > 40 order by id);
高效：
select count(*) from (select * from user where id > 40);
5.having -> where
避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.
低效：
select * from user group by id having id > 40;
高效：
select * from user where id > 40 group by id;
6.除非确实需要去掉重复的行，否则尽量使用union all而不是union。因为union会自带distinct操作，代价很大
使用explain查看sql性能
1.explain用法：在select之前加上explain即可。
例如：explain select * from test;
注意：explain并不会真正运行语句，而是只返回执行计划。
怎么看执行计划？一个简单的优化原则：令sql读取尽可能少的行。
2.实战案例1：
问题语句运行超过5s：
SELECT `branch`.`id`, `branch`.`name`, `branch`.`registered_time`, `branch_region`.`region_id`, `user`.`username`, `user`.`mobile`, count(o.order_id) as order_num
FROM (`branch`)
LEFT JOIN `user` ON `user`.`branch_id` = `branch`.`id`
LEFT JOIN `branch_role` ON `branch_role`.`id` = `user`.`role_id`
LEFT JOIN `branch_region` ON `branch_region`.`branch_id` = `branch_role`.`branch_id`
LEFT JOIN `orders` o ON `branch`.`id` = `o`.`supplier_id`
WHERE branch.id NOT IN (select supplier_id from signing where seller_id=6683 and status < 6)
AND `branch`.`group` = 'SUPPLIER'
AND `branch_role`.`flag` = 'ADMINISTRATOR'
AND `branch`.`status` = 'NORMAL'
GROUP BY `branch`.`id`
ORDER BY `branch`.`registered_time` desc
LIMIT 20;
使用explain查看执行计划：
根据“读取尽可能少的数据”的原则，发现读取行数最多的步骤读取了4792行。进而发现这个步骤没有用到索引（NULL）。而这个没有用索引的表是orders的supplier_id列。
加索引试试看：
alter table orders add index(supplier_id);
再次使用explain查看执行计划：
可以看到这个步骤使用了索引，读取的行数减少到了599行。
实际执行一下，秒出。
3.explain执行计划各个字段的意义：
1）id：语句的执行顺序，倒序执行
2）select_type：主要有以下几个类型：
lsimple：表示简单的select，没有union和子查询
lprimary：最外层的select。在有子查询的语句中，最外面的select查询就是primary
lunion：union语句的第二个或者说是后面那一个
lunion result：union的结果
lsubquery: 子查询中的第一个 select
3）table：涉及的表。
4）type：连接类型。主要有以下几个：（重点查看）
lconst：说明只有一个匹配行，使用了主键或唯一性索引。通常是最优化的情况。
leq_ref，ref，ref_or_null：表示走了简单索引
lindex_merge：表示使用了多个索引的组合
lrange：表示通过索引取出了一个范围内的值。例如where a in (1,2)
lindex：表示对索引进行了全扫描
lALL：表示全表扫描
注意：以上类型从上到下性能越来越差。
5）possible_keys：可供使用的索引
6）keys：实际使用的索引
7）*******：索引长度
8）ref：显示使用哪个列或常数与索引一起从表中选择行
9）rows：读取的行数。（重点查看）
10）Extra：备注