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本文通过Explain分析进行索引优化，需要对Explain工具有一定的了解。可以先学习Explain详解之后再进行本文的学习。
传送门：Explain详解
示例表：
CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());‘employees’表除了主键索引id外，建立了联合索引idx_name_age_position('name','age','position')
1.全值匹配
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';
该sql用到了联合索引idx_name_age_position中的name字段
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;
该sql用到了联合索引idx_name_age_position中的name、age字段
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
该sql用到了联合索引idx_name_age_position中的name、age、position字段
2.最左前缀法则
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';只有sql1用到了索引，sql2和sql3因为跳过了name字段没有用到索引
3.不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';
给hire_time增加一个普通索引：
ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE ;
EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) ='2018-09-30';
转化为日期范围查询，有可能会走索引：
EXPLAIN select * from employees where hire_time >='2018-09-30 00:00:00' and hire_time <='2018-09-30 23:59:59';
还原最初索引状态
ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_hire_time`;4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';
key_len=78,说明在条件age>22后，position字段并没有使用索引
5.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句
EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';
sql1和sql2的区别在于，sql1查询了索引列，sql2查询了全部字段列。
-
sql1中Extra值为using index，表示使用了覆盖索引，通过查询联合索引可以直接获取想到获取的字段值。
-
sql2虽然也走了索引，但是需要通过查询联合索引获取叶子结点的主键id，然后通过主键id再次回表查询主键索引，获取所有字段值。
6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描
< 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';
7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null
8.like以通配符开头（'%abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'
问题：解决like'%字符串%'索引不被使用的方法？
-
使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like '%Lei%';
-
如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎
9.字符串不加单引号索引失效
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;
10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引，详见范围查询优化
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';
11.范围查询优化
给年龄添加单值索引
ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ;explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;
没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引
优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围
explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;
explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;
还原最初索引状态
ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;索引使用总结：
like KK%相当于常量，%KK和%KK% 相当于范围
