本文介绍了mysql优化的内容，教大家如何查找sql效率低下的原因，查询到效率低的 SQL 语句 后，可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，感兴趣的朋友参考下。
本节内容：
mysql优化，查找效率低下的sql查询。
查询到效率低的 SQL 语句 后，可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序，比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额，需要关联 sales 表和 company 表，并且对 profit 字段做求和（ sum ）操作，相应 SQL 的执行计划如下：
复制代码 代码示例:
mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: a
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 12
Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: b
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 12
Extra: Using where
2 rows in set (0.00 sec)
每个列的解释如下：
select_type ：表示 SELECT 的 类型，常见的取值有 SIMPLE （简单表，即不使用表连接或者子查询）、 PRIMARY （主查询，即外层的查询）、 UNION （ UNION 中的第二个或者后面的查询语句）、 SUBQUERY （子查询中的第一个 SELECT ）等。
table ：输出结果集的表。
type ：表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为 system （表中仅有一行，即常量表）、 const （单表中最多有一个匹配行，例如 primary key 或者 unique index ）、 eq_ref （对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，简单来说，就是多表连接中使用 primary key 或者 unique index ）、 ref （与 eq_ref 类似，区别在于不是使用 primary key 或者 unique index ，而是使用普通的索引）、 ref_or_null （ 与 ref 类似，区别在于条件中包含对 NULL 的查询 ） 、 index_merge ( 索引合并优化 ) 、 unique_subquery （ in 的后面是一个查询主键字段的子查询）、 index_subquery （ 与 unique_subquery 类似，区别在于 in 的后面是查询非唯一索引字段的子查询）、 range （单表中的范围查询）、 index （对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据）、 all （对于前面的每一行，都通过全表扫描来得到数据）。
possible_keys ：表示查询时，可能使用的索引。
key ：表示实际使用的索引。
key_len ：索引字段的长度。
rows ：扫描行的数量。
Extra ：执行情况的说明和描述。
在上面的例子中，已经可以确认是 对 a 表的全表扫描导致效率的不理想，那么 对 a 表的 year 字段创建索引，具体如下：
复制代码 代码示例:
mysql> create index idx_sales_year on sales(year);
Query OK, 12 rows affected (0.01 sec)
Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建索引后，这条语句的执行计划如下：
复制代码 代码示例:
mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: a
type: ref
possible_keys: idx_sales_year
key: idx_sales_year
key_len: 4
ref: const
rows: 3
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: b
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 12
Extra: Using where
2 rows in set (0.00 sec)
可以发现建立索引后对 a 表需要扫描的行数明显减少（从全表扫描减少到 3 行），可见索引的使用可以大大提高数据库的访问速度，尤其在表很庞大的时候这种优势更为明显，使用索引优化 sql 是优化问题 sql 的一种常用基本方法，在后面的章节中会具体介绍如何使索引来优化 sql 。
