SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 條件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

覆蓋 索引 必須 要 存儲 索引 列 的 值，假設 索引 覆蓋 了 WHERE 條件 中的 字段， 但不 是 整個 查詢 涉及 的 字段。 如果 條件 為 假( false)， MySQL 5. 5 和 更早 的 版本 也 總是 會 回 表 獲取 數據 行， 盡管 并不 需要 這 一行 且 最終 會被 過 濾掉。

使用延遲關聯和覆蓋索引對查詢進行優化

測試結果來自 高性能MySQL

查詢 返回 了 一個 很大 的 結果 集， 因此 看不 到 優化 的 效果。 大部分 時間 都 花在 讀取 和 發送 數據 上了。

經過 索引 過濾， 過濾后 的 結果集 已經很少了，所以 優化效果 明顯

子 查詢 效率 反而 下降 因為 索引 過濾 時 符合 第一個 條件 的 結果 集 已經 很小， 所以 子 查詢 帶來 的 成本 反而 比 從 表中 直接 提取 完整 行 更高。

當從一個數據集中過濾出很少的結果集時，優化效果顯著。當數據集過濾出很多結果集、優化效果一般，數據集本身很少時，優化效果反而下降

SQL 性能優化的目標：至少要達到 range 級別，要求是 ref 級別，如果可以是consts 最好。

摘自阿里Java開發規約

consts 單表中最多只有一個匹配行(主鍵或者唯一索引)，在優化階段即可讀取到數據。

ref 指的是使用普通的索引(normal index)。

range 對索引進行范圍檢索。

反例：explain 表的結果，type=index，索引物理文件全掃描，速度非常慢，這個 index 級別比較 range還低，與全表掃描是小巫見大巫

【推薦】建組合索引的時候，區分度最高的在最左邊。

正例：如果 where a=? and b=? ，如果 a 列的幾乎接近于唯一值，那么只需要單建 idx_a 索引即可。

說明：存在非等號和等號混合時，在建索引時，請把等號條件的列前置。

如：where c>? and d=? 那么即使 c 的區分度更高，也必須把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。

【強制】在 varchar 字段上建立索引時，必須指定索引長度，沒必要對全字段建立索引，根據實際文本區分度決定索引長度即可。

說明：索引的長度與區分度是一對矛盾體，一般對字符串類型數據，長度為 20 的索引，區分度會高達

90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區分度來確定。

【強制】頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊，如果需要請走搜索引擎來解決。

說明：索引文件具有 B-Tree 的最左前綴匹配特性，如果左邊的值未確定，那么無法使用此索引。

【推薦】如果有 order by 的場景，請注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是組合索引的一部分，并且放在索引組合順序的最后，避免出現 file_sort 的情況，影響查詢性能。

正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c

反例：索引如果存在范圍查詢，那么索引有序性無法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 無法排序

總結

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