• id -表结构的顺序

• type - const时 表示运用的主键索引 效率最高 （const>eq_ref>ref>range>index>all）

• possible kes -  可能用到的索引，

• key - 实际用到的索引

• key_len -索引长度 越短 越好

• ref - 索引是哪一列  越多越好

• rows 扫描的行数

Sql优化

• 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

• 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id f

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rom t where num is null

• 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

• 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

• not in 也要慎用，否则会导致全表扫，注意：in不会造成索引失效

• 使用like时 ， %在前用不到索引 。"%aa%"不会走索引   "aa%"会走索引

• 复合索引不遵循最左前缀法则(查询条件中不包括最左边的索引字段, 注意: 顺序不一致 不会失效 如: 复合索引 id_name_address 查询条件: where name = ‘’ and id = ‘’ and address = ‘’ 也会走索引)

• 对索引字段做运算

• 查询尽量确定的列明，少用*号 明确需要的字段 需要什么字段就查什么字段

• 尽量少嵌套子查询，这种查询会消耗大量的cpu

• 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要

• 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

• 这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

• .尽量避免大事务操作，提高系统并发能力

• 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理

• 单表列数目必须小于30，若超过则应该考虑将表拆分. 单表列数太多使得Mysql服务器处理InnoDB返回数据之间的映射成本太高

• 需要JOIN的字段，数据类型必须绝对一致(不一致 索引会失效, 这里的完全一致包括但不限于字段类型、字段长度、字符集、collection等等); 多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引

什么情况下避免使用索引

• 索引不应该使用在较小的表上。

• 索引不应该使用在有频繁的大批量的更新或插入操作的表上。
• 索引不应该使用在含有大量的 NULL 值的列上。
• 索引不应该使用在频繁操作的列上。