数据准备：
create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name)
)engine=innodb;
数据说明：
用户表：id主键索引，name普通索引（非唯一），sex无索引；
四行记录：其中name普通索引存在重复记录lisi；
一、【Using where】
实验语句：
explain select * from user where sex=‘no‘;
结果说明：
Extra为Using where说明，SQL使用了where条件过滤数据。
需要注意的是：
（1）返回所有记录的SQL，不使用where条件过滤数据，大概率不符合预期，对于这类SQL往往需要进行优化；
（2）使用了where条件的SQL，并不代表不需要优化，往往需要配合explain结果中的type（连接类型）来综合判断；
本例虽然Extra字段说明使用了where条件过滤，但type属性是ALL，表示需要扫描全部数据，仍有优化空间。
常见的优化方法为，在where过滤属性上添加索引。
画外音：本例中，sex字段区分度不高，添加索引对性能提升有限。
二、【Using index】
实验语句：
explain select id,name from user where name=‘shenjian‘;
结果说明：
Extra为Using index说明，SQL所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上，而无需访问实际的行记录。
这类SQL语句往往性能较好。
问题来了，什么样的列数据，会包含在索引树上呢？
三、【Using index condition】
实验语句：
explain select id,name,sex from user
where name=‘shenjian‘;
画外音：该SQL语句与上一个SQL语句不同的地方在于，被查询的列，多了一个sex字段。
结果说明：
Extra为Using index condition说明，确实命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
这类SQL语句性能也较高，但不如Using index。
问题来了，如何优化为Using index呢？
四、【Using filesort】
实验语句：
explain select * from user order by sex;
结果说明：
Extra为Using filesort说明，得到所需结果集，需要对所有记录进行文件排序。
这类SQL语句性能极差，需要进行优化。
典型的，在一个没有建立索引的列上进行了order by，就会触发filesort，常见的优化方案是，在order by的列上添加索引，避免每次查询都全量排序。
五、【Using temporary】
实验语句：
explain select * from user group by name order by sex;
结果说明：
Extra为Using temporary说明，需要建立临时表(temporary table)来暂存中间结果。
这类SQL语句性能较低，往往也需要进行优化。
典型的，group by和order by同时存在，且作用于不同的字段时，就会建立临时表，以便计算出最终的结果集。
六、【Using join buffer (Block Nested Loop)】
实验语句：
explain select * from user where id in (select id from user where sex=‘no‘);
结果说明：
Extra为Using join buffer (Block Nested Loop)说明，需要进行嵌套循环计算。
画外音：内层和外层的type均为ALL，rows均为4，需要循环进行4*4次计算。
这类SQL语句性能往往也较低，需要进行优化。
典型的，两个关联表join，关联字段均未建立索引，就会出现这种情况。常见的优化方案是，在关联字段上添加索引，避免每次嵌套循环计算。
结尾：
explain是SQL优化中最常用的工具，搞定type和Extra，explain也就基本搞定了。
原文地址：https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/11254247.html