注意：Index（Name，Age）表示在Name，Age两列上建立联合索引
由于索引对数据库的查询性能有着至关重要的影响，下面是我的一些总结和体会：
一个查询一次只能使用一个索引：select name from user where name=‘plantegg‘ and age>35 , 如果Index（name); Index(age)的话，MySQL查询优化器会自动选择一个索引来使用；
MySQL选择哪个索引，可以这样来看：mysql> show index from photo;
+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| photo | 0 | PRIMARY | 1 | photo_id | A | 237871 | NULL | NULL | | BTREE | |
| photo | 1 | index_random | 1 | random | A | 237871 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| photo | 1 | FK_photo_profile_id | 1 | profile_id | A | 237871 | NULL | NULL | | BTREE | |
| photo | 1 | FK_photo_temp_photo_id | 1 | temp_photo_id | A | 237871 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| photo | 1 | FK_photo_album_id | 1 | album_id | A | 237871 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
Cardinality越大表示索引候选分得越细（默认都是BTree索引）；
你也可以试试Force Index强制使用某个索引看看速度是不是MySQL是不是查询起来更快（如果真是这样的话你需要Analyze yourTable 了，MySQL重新计算你的Cardinality以帮助他正确地选择INDEX）
仔细分析Explain的结果：重点留意Extra，Key，Rows，Select_type的结果！
小心查询中的Group by 、order by之类的，基本上这样的查询在Explain的时候都会出现： Using where; Using temporary; Using filesort
联 合索引要小心使用，Index（Name，Age)时,如果where name=‘pp‘ 能使用索引，where age=25时不能使用索引；where name=‘pp‘ and age>25 能使用索引； where name =‘pp‘ order by age 能使用索引； where name>‘pp‘ order by age 不能使用索引，但是 where name>‘pp‘ order by name,age 能使用索引,请仔细留意差异 ; order by name asc age desc 将不能使用索引！
索引只有被加入到内存里的时候对你的查询才有帮助，如果索引太大根本无法放入内存这样的索引失去了意义！访问索引的时候还需要Random Aceess Disk这比不用索引还慢！
select 的 时候能不用select * 就不要用，也就是需要哪些列只拿那些列（Hibernate那些对性能没有啥好处的）,比如：在Index（Name)的时候，select * from user where name like ‘pp%‘ 和 select name from user where name like ‘pp%‘ 两者性能千差万别，如果有10000条符合记录的结果的话（User表总共有10亿条记录）前一个查询可能需要2分钟（假设你的系统每秒100 IOPS的样子）后一个查询可能只需要0.01秒！因为前一个查询要从硬盘上取出散布在到处的这10000条记录，后一个查询直接从内存中的索引上拿 Name就够了！后一个查询你explain的时候在Extra中会看到Using Index。
永远要警惕对磁盘的随机访问，顺序读写 和随机访问的性能差别是N个数量级的（顺序读写的时候你的ＯＳ、Ｄｉｓｈ Cache 这个时候大显身手）对这个问题如果感兴趣的话建议你去用C写个测试程序，随机读写的时候不断地fseek,相应地同样的功能你不要fseek而是通过顺序 读写到内存中，在内存自己扔掉那些应该由磁盘去fseek的地方，应该明白我的意思吧！
5.0.27后，MYSQL就支持set profling=1了，这样可以详细分析你的SQL语句每一步骤的时间消耗了
如果order by 的时候有 limit + 索引配合的话，你会有意外惊喜的。