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前言：索引优化的目的主要是让索引不失效，本篇通过相关案例对索引优化进行讲解。
0.准备
创建经典的tb_emp表。
DROP TABLE IF EXISTS `tb_emp`;
CREATE TABLE `tb_emp` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(20) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
gender varchar(10) NOT NULL,
email varchar(20),
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO `tb_emp` (name,age,gender,email) VALUES ('Tom', '22','male','1@qq.com');
INSERT INTO `tb_emp` (name,age,gender,email) VALUES ('Mary', '21','female','2@qq.com');
INSERT INTO `tb_emp` (name,age,gender,email) VALUES ('Jack', '27','male','3@qq.com');
INSERT INTO `tb_emp` (name,age,gender,email) VALUES ('Rose', '23','female','4@qq.com');
注：创建了tb_emp表，并插入了4条数据。
1.最佳左前缀法则
#1、定义：在创建了多列索引的情况下，查询从索引的最左前列开始且不能跳过索引中的列。
最佳左前缀法则就是说如果创建了多个索引，在使用索引时要按照创建索引的顺序来使用，不能缺少或跳过，当然如果只使用最左边的索引列，也就是第一个索引是可以的，通俗理解：“带头大哥不能死，中间兄弟不能断”。要点：“头不能掉”。下面将用案例进行说明。
#2、创建组合索引，并执行explain。
Case 1：
分析：
①索引的创建顺序为name，age，gender；
②直接使用name（带头大哥）作为条件，可以看到type=ref，key_len=82，ref=const，效果还不错。
Case 2：
分析：
没使用带头大哥（name），直接用兄弟，type=ALL，为全表扫描。
Case 3：
分析：
①对比上面两句sql语句可发现：我们使用：火车头（name）和中间车厢（age）、火车头（name）和车尾（gender）。
②虽然type=ref，但是观察key_len和ref两项，并对比Case1中的结果，可得出在使用火车头（name）和车尾（gender）时，只使用了部分索引也就是火车头（name）的索引。
③通俗理解：火车头单独跑没问题，火车头与直接相连的车厢一起跑也没问题，但是火车头与车尾，如果中间没有车厢，只能火车头自己跑。
Case 4：
分析：
火车头加车厢加车尾，三者串联，就变成了奔跑的小火车。type=ref，key_len=128，ref=const，const，const。
最佳左前缀法则总结：带头大哥不能死，中间兄弟不能断；带头大哥可跑路，老二也可跟着跑，其余兄弟只能死。
2.不要在索引列上做任何操作
在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效从而转向全表扫描。
Case 1：
分析：
这里使用了函数计算，type=ALL，导致索引失效。
Case 2：
分析：
将name=‘Tom’的值修改为‘123’，使用sql后，发生了类型转换，type=ALL，导致全表扫描。
结论：在索引列上做任何操作，都会导致索引失效转向全表扫描。
3.范围右边全失效
存储引擎不能使用索引中范围右边的列，也就是说范围右边的索引列会失效。
Case 1：
Case 2：
Case 3：
Case 4：
对以上4个case进行分析：
①条件单独使用name时，type=ref，key_len=82，ref=const。
②条件加上age时（使用常量等值），type=ref，key_len=86，ref=const，const。
③当全值匹配时，type=ref，key_len=128，ref=const，const，const。说明索引全部用上，从key_len与ref可以看出。
④当使用范围时（age>27），type=range，key_len=86，ref=Null，与Case 1、Case2和Case3可知，使用了部分索引，但gender索引没用上（与Case 3对比）。
结论：范围右边的索引列失效。
4.尽量使用覆盖索引
尽量使用覆盖索引（查询列和索引列尽量一致，通俗说就是对A、B列创建了索引，然后查询中也使用A、B列），减少select *的使用。
Case 1：
Case 2：
分析：
对比Case1和Case2，Case1使用select *，Case2使用覆盖索引（查询列与条件列对应），可看到Extra从Null变成了Using index，提高检索效率。
5.使用不等于（！=或<>）会使索引失效
结论：使用！=会使type=ALL，key=Null，导致全表扫描，并且索引失效。
6.is null 或 is not null也无法使用索引
Case 1：
Case 2：
分析：
在使用is null的时候，索引完全失效，使用is not null的时候，type=ALL全表扫描，key=Null索引失效。
这里的例子可能有点特殊，具体情况肯能和case上的有所不同，但是还是要注意is null和is not null的使用。
7.like通配符以%开头会使索引失效
Case 1：
Case 2：
Case 3：
分析：
①like的%位置不同，所产生的效果不一样，当%出现在左边的时候，type=ALL，key=Null（全表扫描，索引失效），当%出现在右边的时候，type=range，索引未失效。
②like查询为范围查询，%出现在左边，则索引失效。%出现在右边索引未失效。口诀：like百分加右边。
但是在实际生产环境中，%仅出现在右边可能不能够解决我们的问题，所以解决%出现在左边索引失效的方法：使用覆盖索引。
Case 4：
分析：对比Case1可知，通过覆盖索引type=index，并且使用了Using index，从全表扫描变成了全索引扫描，还是不错的。
Case 5：
分析：这里出现type=index，因为主键自动创建唯一索引。
Case 6：
分析：上面四组explain执行的结果都相同，表明都使用了索引，从这里可以深刻的体会到覆盖索引：完全吻合或者沾边（age），都可以使type=index。
Case 7：
分析：由于只在（name，age，gender）上创建索引，当包含email时，导致结果集偏大（email未建索引）【锅大，锅盖小，不能匹配】，所以type=ALL。
8.字符串不加单引号导致索引失效
Case 1：
分析：上述两条sql语句都能查询出相同的数据。
Case 2：
分析：
通过explain执行结果可以看出，字符串（name）不加单引号在查询的时候，导致索引失效（type=ref变成了type=ALL，并且key=Null），并全表扫描。
结论：varchar类型的字段，在查询的时候不加单引号导致索引失效，转向全表扫描。
9.少用or，用or连接会使索引失效
结论：通过上述explain的执行结果可看出，在使用or连接的时候type=ALL，key=Null，索引失效，并全表扫描。
总结
①全值匹配。
②最佳左前缀法则：带头大哥不能死，中间兄弟不能断；带头大哥可跑路，老二也可跟着跑，其余兄弟只能死。
③索引列上不计算。
④覆盖索引记住用。
⑤不等于、is null、is not null导致索引失效。
⑥like百分加右边，加左边导致索引失效，解决方法：使用覆盖索引。
⑦字符串不加单引号导致索引失效。
⑧少用or，用or导致索引失效。
https://www.cnblogs.com/developer_chan/category/1020652.html
