type字段反映MySQL查找行的方式，从优到劣为system≈const>eq_ref>ref>range>index>ALL；ALL表示全表扫描，index需遍历整棵索引树，均需优化。
怎么看 EXPLAIN 输出里的 type 字段
type 表示 MySQL 如何查找表中行，它直接反映连接效率。从好到差大致是：system ≈ const > eq_ref > ref > range > index > ALL。出现 ALL 意味着全表扫描，基本等于没走索引；index 是走索引但要遍历整个索引树，也不理想。
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const：主键或唯一索引等值查询，只匹配一行，最快 -
ref：非唯一索引等值查询（比如WHERE status = 'active'），可能返回多行 -
range：范围查询（BETWEEN、>、IN等），注意IN里值太多会退化成ALL - 如果
type是ALL或index，优先检查是否缺失索引，或索引列顺序是否匹配WHERE条件
key 和 possible_keys 不一致说明什么
possible_keys 是 MySQL 认为能用上的索引列表，key 是最终选中的那个。两者不一致很常见，但需警惕以下情况：
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possible_keys有值，key却是NULL：说明优化器判断走索引比全表扫描还慢（比如表很小、或者索引选择性极差） -
key选了低效索引：比如你建了(a, b)联合索引，但查询只用了b，MySQL 可能选错索引，这时加FORCE INDEX验证效果 - 联合索引中，
WHERE条件跳过左列（如索引是(user_id, created_at)，但只查created_at > '2024-01-01'），key可能为空或降级为index
Extra 里哪些值必须处理
Extra 是执行过程的补充信息，其中几个值几乎等于性能红灯：
lucene技术文档 word版
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Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。 Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免
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Using filesort：需要额外排序，没走索引排序。要么加覆盖索引（把ORDER BY字段包含进索引），要么确认是否真需要排序 -
Using temporary：创建临时表，常见于GROUP BY、DISTINCT或复杂JOIN。检查分组字段是否有索引，或能否改写避免临时表 -
Using index condition：正常，表示用了索引下推（ICP），是优化项，不是问题 -
Using where：说明存储引擎返回行后，Server 层还要再过滤——可能是索引没覆盖WHERE全部条件，也可能是用了函数/表达式导致索引失效（如WHERE YEAR(created_at) = 2024）
为什么加了索引 EXPLAIN 还不走
索引存在 ≠ 查询一定用。常见原因包括：
- 查询条件对字段用了函数或计算，比如
WHERE UPPER(name) = 'JOHN'或WHERE price + 10 > 100，会跳过索引 - 隐式类型转换，比如
user_id是INT，但写成WHERE user_id = '123'（字符串），MySQL 可能放弃索引 - 统计信息过期，执行
ANALYZE TABLE table_name更新后重看EXPLAIN - 数据分布倾斜，比如某值占 95% 行数，优化器认为走索引更慢，可加
FORCE INDEX强制验证实际耗时
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'shipped' AND created_at > '2024-01-01';
真正卡点往往不在单个字段有没有索引，而在于联合索引的列顺序、查询条件是否满足最左前缀，以及 WHERE / ORDER BY / SELECT 三者字段能否被同一个索引覆盖。别只盯着 key 是否非空，要通读 type、key_len、rows、Extra 四个字段组合起来看。
