摘要：
mysql如何让视图利用索引？mysql让视图查询命中索引需要where后面的条件必须要用索引的字段，如果是多个字段的联合索引，where条件必须按照联合索引从左到右的顺序查询才能... mysql如何让视图利用索引？
mysql让视图查询命中索引需要where后面的条件必须要用索引的字段，如果是多个字段的联合索引，where条件必须按照联合索引从左到右的顺序查询才能命中索引，in和like 右%可以走索引，写好查询语句可以用explian命令查看索引命中情况。
mysql 分析索引如何执行？
MySQL执行索引的过程如下：
首先，MySQL会根据查询条件选择合适的索引。然后，它会使用索引来定位到符合条件的数据行。
接下来，MySQL会读取这些数据行，并根据需要进行排序、过滤等操作。
最后，MySQL将返回查询结果给用户。通过使用索引，MySQL可以快速定位到需要的数据，提高查询性能。为了优化索引的使用，可以使用合适的数据类型、创建复合索引、避免过多的索引等策略。
MySQL执行查询语句时会根据条件选择最优的索引进行查询，首先会使用WHERE子句中最左边的索引，然后根据索引值找到匹配的行，如果需要返回的列不在索引中，再根据主键或聚簇索引找到对应的行，最后返回结果。如果没有合适的索引，MySQL会进行全表扫描，效率较低。因此，合理地设计和使用索引可以提高查询效率。
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mysql索引为什么能让查询更快？
MySQL主键索引比其他索引快的原因是因为主键索引是唯一性索引，而唯一性索引可以保证数据的唯一性，所以在查询时可以直接通过主键索引找到对应的数据，而不需要再去查找其他索引。
此外，MySQL的主键索引是按照B+树的方式进行存储的，这种存储方式可以大大提高查询效率 。
mysql千万级别数据查询除了索引还有什么方法？
除了索引之外，还可以使用分区表、分库分表、缓存、优化查询语句等方法来提高MySQL千万级别数据的查询性能。
分区表可以将数据按照某个规则分成多个子表，减少查询的数据量；
分库分表可以将数据分散到多个数据库或表中，提高并发查询能力；
缓存可以将查询结果缓存起来，减少数据库的访问次数；优化查询语句可以通过合理的索引设计、避免全表扫描等方式来提高查询效率。综合使用这些方法可以有效提升MySQL千万级别数据的查询性能。
常见的数据库索引优化主要有分表分库，将大表拆成小表。也可以使用数据库中间件，如mycat！另外，也可以通过elastic search将买搜狗数据库中的数据引入到elastic search中单独作为检索服务。
mysql索引问题？
是的，如果数据量太少，mysql优化器发现可以不走索引快，就会自动不走索引的。因此测试的时候，尽量不要数据太少了，至少保持10-20条数据量。
mysql在生成执行计划的时候，where值不一样，可能选择也不一样，这就是选择因子的问题，也就是该值的选择率。
这就是为什么你同一条SQL，执行了不同的执行计划，当你这个数据量增加的情况下，选择率不变的情况，它的执行计划也会不一样。因为它发现走索引更快。
首先，优化器并不是每次都能用最优的办法进行查询；其次，像这种少量数据并没有意义，就比如你的表里只有age=1和age=5的两条数据，age字段加索引，此时辨别度为50%，优化觉得没必要使用索引，因为不走索引反而更快。
