select age from s1 where id=123 and name = 'nick'; #id字段有索引，但是name字段没有索引,该sql命中了索引，但未覆盖，需要去聚集索引中再查找详细信息。
最牛逼的情况是，索引字段覆盖了所有，那全程通过索引来加速查询以及获取结果就ok了
mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | | NULL | |
| name | varchar(20) | YES | | NULL | |
| gender | char(6) | YES | | NULL | |
| email | varchar(50) | YES | | NULL | |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
rows in set (0.21 sec)

mysql> explain select name from s1 where id=1000; #没有任何索引
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+----+-------+----+-------+--------+-----------+
|id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key |key_len|ref | rows  |filtered| Extra     |
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+----+-------+----+-------+--------+-----------+
| 1| SIMPLE    | s1  | NULL     |ALL | NULL        |NULL| NULL  |NULL|2688336| 10.00  |Using where|
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+----+-------+----+-------+--------+-----------+
row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> create index idx_id on s1(id); #创建索引
Query OK, 0 rows affected (4.16 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select name from s1 where id=1000; #命中辅助索引，但是未覆盖索引，还需要从聚集索引中查找name
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+------+-------+-----+----+--------+-----+
|id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|   key|key_len| ref |rows|filtered|Extra|
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+------+-------+-----+----+--------+-----+
| 1| SIMPLE    | s1  | NULL     | ref| idx_id      |idx_id| 4     |const| 1  | 100.00 | NULL|
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+------+-------+-----+----+--------+-----+
row in set, 1 warning (0.08 sec)

mysql> explain select id from s1 where id=1000; #在辅助索引中就找到了全部信息，Using index代表覆盖索引
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+------+-------+-------+------+----------+-----+
|id|select_type|table|partitions|type|possible_keys| key  |key_len| ref |rows|filtered| Extra     |
+--+-----------+-----+----------+----+--------------------+-------+-------+------+----------+-----+
| 1| SIMPLE    | s1  | NULL     | ref| idx_id      |idx_id|  4    |const| 1  | 100.00 |Using index|
+--+-----------+-----+----------+----+-------------+------+-------+-----+----+--------+-----------+
row in set, 1 warning (0.03 sec)

覆盖索引的另外一个好处是对某些统计问题而言的。基于上一小结创建的表buy_log，查询计划如下：

mysql> explain select count(*) from buy_log;
+--+-----------+-------+-----+-------------+------+-------+----+----+-----------+
|id|select_type|table  | type|possible_keys|key   |key_len|ref |rows|Extra      |
+--+-----------+-------+-----+-------------+------+-------+----+----+-----------+
| 1| SIMPLE    |buy_log|index| NULL        |userid| 4     |NULL|  7 |Using index|
+--+-----------+-------+-----+-------------+------+-------+----+----+-----------+
row in set (0.00 sec)

innodb存储引擎并不会选择通过查询聚集索引来进行统计。由于buy_log表有辅助索引，而辅助索引远小于聚集索引，选择辅助索引可以减少IO操作，故优化器的选择如上key为userid辅助索引
对于（a,b）形式的联合索引，一般是不可以选择b中所谓的查询条件。但如果是统计操作，并且是覆盖索引，则优化器还是会选择使用该索引，如下：

# 联合索引userid_2（userid,buy_date）,一般情况，我们按照buy_date是无法使用该索引的，但特殊情况下：查询语句是统计操作，且是覆盖索引，则按照buy_date当做查询条件时，也可以使用该联合索引
mysql> explain select count(*) from buy_log where buy_date >= '2011-01-01' and buy_date < '2011-02-01';
+--+-----------+-------+-----+-------------+--------+-------+----+----+------------------------+
|id|select_type| table |type |possible_keys| key    |key_len|ref |rows|Extra                   |
+--+-----------+-------+-----+-------------+--------+-------+----+----+------------------------+
| 1| SIMPLE    |buy_log|index| NULL        |userid_2| 8     |NULL|  7 |Using where; Using index|
+--+-----------+-------+-----+-------------+--------+-------+----+----+------------------------+
row in set (0.00 sec)

7.3 合并索引

mysql> explain select count(email) from index_t where   id = 1000000  or email='eva100000@oldboy';
+--+-----------+------+--------------+--------------------------------+---------------+--------+-----+----+-----------------------------------------+
| id | select_type| table  | type                | possible_keys                              | key                   | key_len | ref    |rows | Extra                                                           |
+--+-----------+------+--------------+--------------------------------+---------------+--------+-----+----+-----------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | index_t| index_merge | PRIMARY,email,ind_id,ind_email | PRIMARY,email | 4,51   |NULL|   2    |Using union(PRIMARY,email); Using where |
+--+-----------+------+--------------+--------------------------------+---------------+--------+-----+----+-----------------------------------------+
row in set (0.01 sec)

八、查询优化神器-explain

MySQL性能分析之Explain：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11155917.html

九、慢查询优化的基本步骤

- 先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE - where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高 - explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询） - order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 - 了解业务方使用场景 - 加索引时参照建索引的几大原则 - 观察结果，不符合预期继续从0分析

十、慢日志管理

慢日志
            - 执行时间 > 10
            - 未命中索引
            - 日志文件路径
            
        配置：
            - 内存
                show variables like '%query%';
                show variables like '%queries%';
                set global 变量名 = 值
            - 配置文件
                mysqld --defaults-file='E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini'
                
                my.conf内容：
                    slow_query_log = ON
                    slow_query_log_file = D:/....
                    
                注意：修改配置文件之后，需要重启服务

MySQL日志管理
========================================================
错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息
二进制日志: 又称binlog日志，以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作
查询日志: 记录查询的信息
慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作
中继日志： 备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中，从而在本地进行重放
通用日志： 审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件
事务日志或称redo日志： 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
========================================================
一、bin-log
1. 启用
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-bin[=dir\[filename]]
# service mysqld restart
2. 暂停
//仅当前会话
SET SQL_LOG_BIN=0;
SET SQL_LOG_BIN=1;
3. 查看
查看全部：
# mysqlbinlog mysql.000002
按时间：
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56"
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54"
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 

按字节数：
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260
# mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930
4. 截断bin-log（产生新的bin-log文件）
a. 重启mysql服务器
b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs'
5. 删除bin-log文件
# mysql -uroot -p123 -e 'reset master' 


二、查询日志
启用通用查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log[=dir\[filename]]
# service mysqld restart

三、慢查询日志
启用慢查询日志
# vim /etc/my.cnf
[mysqld]
log-slow-queries[=dir\[filename]]
long_query_time=n
# service mysqld restart
MySQL 5.6:
slow-query-log=1
slow-query-log-file=slow.log
long_query_time=3  单位为秒
查看慢查询日志
测试:BENCHMARK(count,expr)
SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);

原文地址：https://www.cnblogs.com/Dr-wei/p/11853587.html