一.索引优化
索引优化主要还是依赖explain命令，关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一般很快。所以优化语句基本上都是在优化rows。
一般来说：
- rows<1000，是在可接受的范围内的。
- rows在1000~1w之间，在密集访问时可能导致性能问题，但如果不是太频繁的访问(频率低于1分钟一次)，又难再优化的话，可以接受，但需要注意观察。
- rows大于1万时，应慎重考虑SQL的设计，优化SQL
这个没有绝对值可参考，一般来说越小越好，，如果100万数据量的数据库，rows是70万，通过这个可以判断sql的查询性能很差，如果100万条数据量的数据库，rows是1万，从我个人的角度，还是能接受的。
另外就是extra的信息，该列包含MySQL解决查询的详细信息 ，重点关注出现关键字：
Using filesort：当Query 中包含order by 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。
Using temporary：在某些操作中必须使用临时表时，在 Extra 信息中就会出现Using temporary ,主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中
当执行计划Extra 出现Using filesort 、Using temporary 时，可以考虑是否需要进行sql优化和调整索引，最后再调整my.cnf 中与排序或者临时表相关的参数，如sort_buffer_size或者tmp_table_size.
比如下面这个：
原因是mysql查询只使用一个索引，如果where字句用了索引的话，那么order by 中的列是不会使用索引的。所以order by的条件也需要添加到索引里面组成联合索引，优化后
还有一个需要注意的点是，索引有个最左前缀的原则：联合索引（a,b,c）可以匹配(a)、（a,b）、（a,b,c）但不可以匹配(b,c)。
小结
explain SQL语句应该是日常开发中的习惯动作，有时explain出来的结果，可能会出于偏离设计的意料之外。
二.使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
索引不会包含有NULL值的列
使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用MySQL索引而like “aaa%”可以使用索引。
不要在列上进行运算
- select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
- select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
不使用NOT IN和<>操作
当按照索引中所有列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引可以被用到。这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引
当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如<emp_no>或<emp_no, title>，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。
key_len可以大体猜到有到了哪些索引字段。
还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。
在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：
索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可以使用）
有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。
前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。
写在最后
1.不要指望所有SQL语句都能通过SQL优化，业务上的调整带来意想不到的效果；
2.所有的性能优化都是空间换时间，通过冗余来提高性能，大体思路都是大化小，分而治之；
3.explain是sql优化的入门；
4.索引利大于弊，多用，善用之。如果再卡，可能会从分库分表，读写分离这方面入手了。