本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要总结了二十一个mysql优化的实践技巧，下面就一起来看一下这二十一个优化技巧，希望对大家有帮助。
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今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于 Web 应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是 DBA 才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时(尤其是查表时的 SQL 语句)，我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的 SQL 语句的优化，而只是针对 MySQL 这一 Web 应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用
大多数的 MySQL 服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被 MySQL 的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。
这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让 MySQL 不使用缓存。请看下面的示例:
上面两条 SQL 语句的差别就是
CURDATE()，MySQL 的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像NOW()和RAND()或是其它的诸如此类的 SQL 函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替 MySQL 的函数，从而开启缓存。
使用
EXPLAIN关键字可以让你知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等。
挑一个你的SELECT语句(推荐挑选那个最复杂的，有多表联接的)，把关键字EXPLAIN加到前面。你可以使用phpmyadmin来做这个事。然后，你会看到一张表格。下面的这个示例中，我们忘记加上了group_id索引，并且有表联接：
当我们为 group_id 字段加上索引后：
我们可以看到，前一个结果显示搜索了 7883 行，而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看 rows 列可以让我们找到潜在的性能问题。
当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去
fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。
在这种情况下，加上LIMIT 1可以增加性能。这样一样，MySQL 数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
下面的示例，只是为了找一下是否有“中国”的用户，很明显，后面的会比前面的更有效率。(请注意，第一条中是Select *，第二条是Select 1)
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧
从上图你可以看到那个搜索字串 “
last_name LIKE ‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了 4 倍左右。
另外，你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如，当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引可能是没有意义的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一个索引(比如说：搜索关键词或是 Tag 什么的)
如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中 Join 的字段是被建过索引的。这样，MySQL 内部会启动为你优化 Join 的 SQL 语句的机制。
而且，这些被用来 Join 的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把DECIMAL字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL 就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)
想打乱返回的数据行?随机挑一个数据?真不知道谁发明了这种用法，但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。
如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有 N 种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL 会不得不去执行RAND()函数(很耗 CPU 时间)，而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事(因为要排序)
下面的示例是随机挑一条记录:
从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和 WEB 服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。所以，你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。
我们应该为数据库里的每张表都设置一个 ID 做为其主键，而且最好的是一个
INT型的(推荐使用UNSIGNED)，并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。
就算是你 users 表有一个主键叫 “VARCHAR类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的 ID 来构造你的数据结构。
而且，在 MySQL 数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区……
在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如：有一个“学生表”有学生的 ID，有一个“课程表”有课程 ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生 ID 和课程 ID 叫“外键”其共同组成主键。
ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是
TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。
如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用ENUM而不是VARCHAR。
MySQL 也有一个“建议”(见第十条)告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个VARCHAR字段时，这个建议会告诉你把其改成ENUM类型。使用PROCEDURE ANALYSE()你可以得到相关的建议
PROCEDURE ANALYSE()会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。
例如，如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键，然而并没有太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成MEDIUMINT。或是你使用了一个VARCHAR字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它
改成ENUM的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。
在phpmyadmin里，你可以在查看表时，点击“Propose table structure”来查看这些建议
一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。一定要记住，你才是最终做决定的人
除非你有一个很特别的原因去使用
NULL值，你应该总是让你的字段保持NOT NULL。这看起来好像有点争议，请往下看。
首先，问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是INT，那就是 0 和 NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别，那么你就不要使用NULL。(你知道吗?在 Oracle 里，NULL和Empty的字符串是一样的!)
不要以为NULL不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用 NULL 值。
Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的 SQL 语句集合，我们可以从使用prepared statements获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。Prepared Statements可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL 注入式”攻击。当然，你也可以手动地检查你的这些变量，然而，手动的检查容易出问题，而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework或是ORM的时候，这样的问题会好一些。
性能方面，当一个相同的查询被使用多次的时候，这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些Prepared Statements定义一些参数，而 MySQL 只会解析一次。
虽然最新版本的 MySQL 在传输Prepared Statements是使用二进制形式，所以这会使得网络传输非常有效率。
当然，也有一些情况下，我们需要避免使用Prepared Statements，因为其不支持查询缓存。但据说版本 5.1 后支持了。
在 PHP 中要使用 prepared statements，你可以查看其使用手册：mysql扩展 或是使用数据库抽象层，如： PDO.
正常的情况下，当你在当你在你的脚本中执行一个 SQL 语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个 SQL 语句返回，然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。
mysql_unbuffered_query()发送一个 SQL 语句到 MySQL 而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存，尤其是那些会产生大量结果的查询语句，并且，你不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。
然而，这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用mysql_free_result()清除结果。而且，mysql_num_rows()或 mysql_data_seek()将无法使用。所以，是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。
很多程序员都会创建一个
VARCHAR(15)字段来存放字符串形式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形来存放，只需要 4 个字节，并且你可以有定长的字段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当你需要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。
我们必需要使用UNSIGNED INT，因为 IP 地址会使用整个 32 位的无符号整型。
而你的查询，你可以使用INET_ATON()来把一个字符串 IP 转成一个整型，并使用INET_NTOA()把一个整形转成一个字符串 IP。在 PHP 中，也有这样的函数ip2long() 和 long2ip()。
如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “
static”或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段：VARCHAR，TEXT。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能，因为 MySQL 搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。
并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。
使用“垂直分割”技术(见下一条)，你可以分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。
“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。(以前，在银行做过项目，见过一张表有 100 多个字段，很恐怖)
示例一：在 Users 表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性
能。
示例二： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户 ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。
另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去 Join 他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降
如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的
DELETE或INSERT查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间，比如 30 秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这 30 秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊 WEB 服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以，如果你有一个大的处理，你定你一定把其拆分，使用LIMIT条件是一个好的方法。下面是一个示例：
对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。
参看 MySQL 的文档Storage Requirements查看所有的数据类型。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表，配置表)，那么，我们就没有理由使用INT来做主键，使用MEDIUMINT, SMALLINT或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用DATE要比DATETIME好得多。
当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子(2009 年 11 月 06 日)，一个简单的ALTER TABLE语句花了 3 个多小时，因为里面有一千六百万条数据。
在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要 update 一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于SELECT COUNT(*)这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比MyISAM还慢。他是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。
使用 ORM (
Object Relational Mapper)，你能够获得可靠的性能增涨。一个ORM 可以做的所有事情，也能被手动的编写出来。但是，这需要一个高级专家。
ORM 的最重要的是“Lazy Loading”，也就是说，只有在需要的去取值的时候才会去真正的去做。但你也需要小心这种机制的副作用，因为这很有可能会因为要去创建很多很多小的查询反而会降低性能。
ORM 还可以把你的 SQL 语句打包成一个事务，这会比单独执行他们快得多得多。
目前，个人最喜欢的 PHP 的 ORM 是：Doctrine
“永久链接”的目的是用来减少重新创建 MySQL 链接的次数。当一个链接被创建了，它会永远处在连接的状态，就算是数据库操作已经结束了。而且，自从我们的 Apache 开始重用它的子进程后——也就是说，下一次的 HTTP 请求会重用 Apache 的子进程，并重用相同的 MySQL 链接。
在理论上来说，这听起来非常的不错。但是从个人经验(也是大多数人的)上来说，这个功能制造出来的麻烦事更多。因为，你只有有限的链接数，内存问题，文件句柄数，等等。
而且，Apache 运行在极端并行的环境中，会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前，你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构
在进行查询时，索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数，否则无法使用索引。
例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引：
#这是错误的SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;
优化方式：可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：
SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id = 5 - 1;
在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。
例如下面的语句中，最好把actor_id 和 film_id 设置为多列索引。猿辅导有道题，详见链接，可以让理解更深刻。
SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actorWHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;
让选择性最强的索引列放在前面。
索引的选择性是指：不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1，此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高，每个记录的区分度越高，查询效率也越高。
例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。
SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity, COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity, COUNT(*) FROM payment; #结果如下 staff_id_selectivity: 0.0001 customer_id_selectivity: 0.0373 COUNT(*): 16049
对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。
前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。
索引包含所有需要查询的字段的值。具有以下优点：
1.索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。
2.一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。
3.对于 InnoDB 引擎，若辅助索引能够覆盖查询，则无需访问主索引。
mysql在使用like进行模糊查询的时候把%放后面，避免开头模糊查询
因为mysql在使用like查询的时候只有使用后面的%时，才会使用到索引。
如：’%ptd_’ 和 ‘%ptd_%’ 都没有用到索引；而 ‘ptd_%’ 使用了索引。
#进行全表查询，没有用到索引 EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%'; EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_'; #有用到索引 EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';
再比如：经常用到的查询数据库中姓张的所有人：
SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '张%';
比如：
SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)
优化方式：如果是连续数值，可以用between代替。如下：
SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3
如果是子查询，可以用exists代替。如下：
SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)
如：
SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3
优化方式：可以用union代替or。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1UNIONSELECT * FROM t WHERE id = 3
SELECT * FROM t WHERE score IS NULL
优化方式：可以给字段添加默认值0，对0值进行判断。如下：
SELECT * FROM t WHERE score = 0
同第1个，单独的列；
SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'
优化方式：可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：
SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'
SELECT * FROM t WHERE 1=1
优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没where加where，有where加and。
索引的好处：建立索引后，查询时不会扫描全表，而会查询索引表锁定结果。索引的缺点：在数据库进行DML操作的时候，除了维护数据表之外，还需要维护索引表，运维成本增加。应用场景：数据量比较大，查询字段较多的情况。
索引规则：
1.选用选择性高的字段作为索引，一般unique的选择性最高；
2.复合索引：选择性越高的排在越前面。（左前缀原则）；
3.如果查询条件中两个条件都是选择性高的，最好都建索引；
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
比较重要的字段有：
select_type: 查询类型，有简单查询、联合查询、子查询等；key: 使用的索引；rows: 扫描的行数；
1.减少请求的数据量
只返回必要的列：最好不要使用
SELECT *语句。
只返回必要的行：使用LIMIT语句来限制返回的数据。
缓存重复查询的数据：使用缓存可以避免在数据库中进行查询，特别在要查询的数据经常被重复查询时，缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。
2.减少服务器端扫描的行数
最有效的方式是使用索引来覆盖查询。
1.切分大查询
一个大查询如果一次性执行的话，可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。
2.分解大连接查询
将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询，然后在应用程序中进行关联，这样做的好处有：
让缓存更高效：对于连接查询，如果其中一个表发生变化，那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询，即使其中一个表发生变化，对其它表的查询缓存依然可以使用。
分解成多个单表查询，这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到，从而减少冗余记录的查询。
减少锁竞争；
在应用层进行连接，可以更容易对数据库进行拆分，从而更容易做到高性能和可伸缩。
查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替连接查询，可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询，这可能比随机的连接要更高效。
SELECT * FROM tab JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id JOIN post ON tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag='mysql'; SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql'; SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234; SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);
通过对查询语句的分析，可以了解查询语句执行的情况，找出查询语句执行的瓶颈，从而优化查询语句。mysql中提供了EXPLAIN语句和
DESCRIBE语句，用来分析查询语句。EXPLAIN语句的基本语法如下：
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options;
使用EXTENED关键字,EXPLAIN语句将产生附加信息。select_options是select语句的查询选项，包括from where子句等等。
执行该语句，可以分析EXPLAIN后面的select语句的执行情况，并且能够分析出所查询的表的一些特征。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user;
查询结果进行解释说明：
a、id：select识别符，这是select的查询序列号。
b、select_type：标识select语句的类型。
它可以是以下几种取值：
b1、SIMPLE（simple）表示简单查询，其中不包括连接查询和子查询。
b2、PRIMARY（primary）表示主查询，或者是最外层的查询语句。
b3、UNION（union）表示连接查询的第2个或者后面的查询语句。
b4、DEPENDENT UNION（dependent union）连接查询中的第2个或者后面的select语句。取决于外面的查询。
b5、UNION RESULT（union result）连接查询的结果。
b6、SUBQUERY（subquery）子查询的第1个select语句。
b7、DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）子查询的第1个select,取决于外面的查询。
b8、DERIVED（derived）导出表的SELECT(FROM子句的子查询)。
c、table：表示查询的表。
d、type：表示表的连接类型。
下面按照从最佳类型到最差类型的顺序给出各种连接类型。
d1、system，该表是仅有一行的系统表。这是const连接类型的一个特例。
d2、const，数据表最多只有一个匹配行，它将在查询开始时被读取，并在余下的查询优化中作为常量对待。const表查询速度很快，因为它们只读一次。const用于使用常数值比较primary key或者unique索引的所有部分的场合。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
d3、eq_ref，对于每个来自前面的表的行组合，从该表中读取一行。当一个索引的所有部分都在查询中使用并且索引是UNIQUE或者PRIMARY KEY时候，即可使用这种类型。eq_ref可以用于使用“=”操作符比较带索引的列。比较值可以为常量或者一个在该表前面所读取的表的列的表达式。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user,db_company WHERE user.company_id = db_company.id;
d4、ref对于来自前面的表的任意行组合，将从该表中读取所有匹配的行。这种类型用于所以既不是UNION也不是primaey key的情况，或者查询中使用了索引列的左子集，即索引中左边的部分组合。ref可以用于使用=或者<=>操作符的带索引的列。
d5、ref_or_null，该连接类型如果ref，但是如果添加了mysql可以专门搜索包含null值的行，在解决子查询中经常使用该连接类型的优化。
d6、index_merge，该连接类型表示使用了索引合并优化方法。在这种情况下，key列包含了使用的索引的清单，key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。
d7、unique_subquery，该类型替换了下面形式的in子查询的ref。是一个索引查询函数，可以完全替代子查询，效率更高。
d8、index_subquery，该连接类型类似于unique_subquery，可以替换in子查询，但是只适合下列形式的子查询中非唯一索引。
d9、range，只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。当使用=，<>,>,>=,<,<=,is null,<=>，between或者in操作符，用常量比较关键字列时，类型为range。
d10、index,该连接类型与all相同，除了只扫描索引树。着通常比all快，引文索引问价通常比数据文件小。
d11、all，对于前面的表的任意行组合，进行完整的表扫描。如果表是第一个没有标记const的表，这样不好，并且在其他情况下很差。通常可以增加更多的索引来避免使用all连接。
e、possible_keys:possible_keys列指出mysql能使用那个索引在该表中找到行。如果该列是null，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查where子句看它是否引起某些列或者适合索引的列来提高查询性能。如果是这样，可以创建适合的索引来提高查询的性能。
f、key：表示查询实际使用到的索引，如果没有选择索引，该列的值是null，要想强制mysql使用或者忽视possible_key列中的索引，在查询中使用force index、use index或者ignore index。
g、key_len：表示mysql选择索引字段按照字节计算的长度，如果健是null，则长度为null。注意通过key_len值可以确定mysql将实际使用一个多列索引中的几个字段。
h、ref:表示使用那个列或者常数或者索引一起来查询记录。
i、rows:显示mysql在表中进行查询必须检查的行数。
j、Extra:该列mysql在处理查询时的详细信息。
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