我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
可以看到上面的执行计划返回了3行结果，id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT，所以id全为1，因此，我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句，我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现，Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b，这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具，通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化，降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
普通索引(INDEX)：最基本的索引，没有任何限制 唯一索引(UNIQUE)：与”普通索引”类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 主键索引(PRIMARY)：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。 全文索引(FULLTEXT )：可用于 MyISAM 表，mysql5.6之后也可用于innodb表， 用于在一篇文章中，检索文本信息的, 针对较大的数据，生成全文索引很耗时和空间。 联合（组合）索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
在上一篇文章《MySQL常见加锁场景分析》中，我们聊到行锁是加在索引上的，但是复杂的 SQL 往往包含多个条件，涉及多个索引，找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
一条SQL被一个懵懂的少年，一阵蹂躏，扔向了MySQL服务器的尽头，少年苦苦等待，却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤，费尽苦心想从度娘那边寻求帮助，面对执行计划EXPLAIN，却等来的是无尽的折磨与抓狂。
最近的学习内容是数据库相关的一些知识，主要以MySQL为主，参考书籍——《MySQL必知必会》
字段类型选择 慷慨是不明智的 在相关的表中使用相同的数据类型，因为可能进行join 选择标示符：整数通常是最佳选择，尽量避免使用字符串 大致决定数据类型（数字，字符串，时间等） 选择存储更小的类型，选择更简单的类型（如整数优于字符串），选择mysql内建时间类型而不是字符串，选择整数而不是字符串来保存IP 尽量避免使用NULL：任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样之情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
索引管理 索引是什么？ 索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容； 让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能； 索引建立在表的列上(字段)。 索引的设计理念 数据库索引的设计原则：
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
3. table 查询的表名。 4. type（重要）显示查询使用了何种类型。 从最好到最差的连接类型依次为： system，const， eq_ref ，ref，fulltext，ref_or_null，index_merge， unique_subquery，index_subquery，range，index，ALL
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
5.7以前，该项是explain partitions显示的选项; 5.7以后成为了默认选项.
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效、服务器参数设置不合理（缓冲、线程数）
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作，可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
注意:本文基于mysql5.7进行操作,各个版本的mysql使用Explan会有微小的差异
利用mysql explain来对sql语句进行优化，你需要懂这些关键字各表示的含义，这样优化才有的放矢。
insert ignore会忽略数据库中已经存在的数据(根据主键或者唯一索引判断)，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据.
SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。 在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表由FROM table-ref子句指定，WHERE子句可选地提供一个或多个限制条件，选择哪些行返回它们的列值。
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
注：数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的，对应List的元素索引从小到大，即索引值越大，这条数据的创建时间越晚，与数据库里的顺序是对应的。 （默认排序，即ORDER BY CREATE_TIME ASC）
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的变体，它同时执行INSERT和UPDATE操作。首先，它尝试执行插入操作。如果INSERT请求由于唯一键冲突而失败(对于某个唯一键的字段，存在与为INSERT指定的行具有相同值的行)，则它会自动转换为该行的UPDATE请求，并且INSERT或UPDATE使用指定的字段值更新现有行。
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
IRIS支持列表结构数据类型%List(数据类型类%Library.List)。这是一种压缩的二进制格式，不会映射到 SQL的相应本机数据类型。它对应于默认MAXLEN为32749的数据类型VARBINARY。因此，动态SQL不能使用INSERT或UPDATE来设置%LIST类型的属性值。
MySQL EXPLAIN详解:http://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
constraint可以给键进行重命名，但是在数据字典中，主键名还是显示primary
Explain查看查询计划主要包含如下信息列：查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
主键约束 表中任意列只要满足以下条件，都可以用于主键。 ❑ 任意两行的主键值都不相同。 ❑ 每行都具有一个主键值（即列中不允许NULL值）。 ❑ 包含主键值的列从不修改或更新。（大多数 DBMS 不允许这么做，但如果你使用的 DBMS 允许这样做，好吧，千万别！） ❑ 主键值不能重用。如果从表中删除某一行，其主键值不分配给新行。
分析函数是带over的，对每行都应用分析函数，然后分析函数根据排序规则（没有排序就是没有顺序的规则，order by就是起到一个分析函数在行上滑动方向的作用）按行向下滑动，直到全部行应用分析函数完毕则分析函数结束。分析函数的计算是在当前行所属的窗口上（这个是一个结果集，每行对应的窗口总是有一个结果集）进行的，每行对应的窗口范围是由partition,order by和window子句共同决定，分析函数就根据这个范围来计算当前行的值。分析函数计算的行是在order by之前的group by,having等之后的行，这个要注意。
SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率，具体执行方式如下所示：在执行的SQL前面加上explain关键词即可；
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
id： select查询的序列号(是一组数字)，表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划，只是作为语句执行过程的一个参考，实际执行的过程不一定和计划完全一致，但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
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