在查询的时候，如果数据全部可以从索引中读取，无需再取其他的行数据（避免了磁盘IO），那么无疑，速度将会飞快。
select user_name from user where user_id=3;
如果有个索引 (user_id,user_name) 就可以做到索引覆盖。
file sort 不可望文生义，并不是磁盘排序的意思。而是需要做额外的排序的意思。有的时候，这个额外排序是内部排序，在内存中完成，有的时候是外部排序，这个时候就是名副其实的 file sort 了。有没有不需要做额外的排序的呢？当然有。
select user_name from user order by last_login_time desc;
假如有个索引 (last_login_time desc)，那么我们就不用 file sort 了。
假如有以下语句，要做到索引覆盖，我们需要什么索引呢？
select user_name from user where group_id=3 order by last_login_time desc
答案是 (group_id,last_login_time desc, user_name)，你答对了吗？
MySQL 中的排序有两种
如果 Explain 中的 type 列的值为 index，则说明MySQL使用了索引扫描来做排序，更加快速。
如果索引不能覆盖所有所需的列，那么不得不每扫描一条索引记录就回表查询一行。这个基本上是随机 I/O，所以用 SSD 的硬盘会快点。
上面的例子中，一定要所有的列的排序顺序都相同，才可以。
MySQL 中的绝大部分的索引，都是 B+Tree。所以，既可以快速查找某个值，又可以做排序。
where a=3where a like 'The big%'where a between 3 and 8另一种索引是 Hash 索引，这种索引只可以快速查找，不能用于排序。
where id+1=5 -- MySQL 并不知道是 id = 4
where to_days(curent_date) - to_days(create_time) <= 10 -- create_time < ? 最好了
总之一句话，尽量不要在where条件中做计算、写表达式。
*count() vs count(id)** 一个常见的误解就是认为 count(id) 会快于 count(*) 但这个星号却并不会自动展开，MySQL统计的就是结果集的行数，并不会真的获取结果集。
count(col) 如果 col 可能为 NULL，结果就是NULL的列不会被计数。
使用 InnoDB 的时候，count(*)可能会带来全表扫描。如果对精确度的要求不是太高，可以使用 Explain 语句。
如果非要精确，但是又需要高性能，可以增加汇总表。
“快速，精确，实现简单”，永远只能满足其二。
假如我们想查询每个演员演了几部电影：
select name, count(*)
from film_actor
inner join actor using(actor_id)
group by actor.name;
这个查询的语义非常清晰，但是，效率不高。
select name, count(*)
from film_actor
inner join actor using(actor_id)
group by actor.actor_id;
在一个标识列上做分组，会更加高效。