Mysql 中遇到的坑

文章目录

• Mysql 中遇到的坑
• • 1. 二狗，你建表的时候会默认值是不是经常设置Null
  • • 1.1 Null的长度并不是0
    • 1.2 Null参与的查询
    • 1.3 Null对索引的影响
    • 1.4 Null 参与的计算
    • 1.5 Null 参与的聚合
    • 1.6 Null参与排序
    • • 附件mysql5.7 安装
  • 2. 二狗，你创建表的时候字段类型有没有随意设置的
  • • 2.1 选择列的数据类型，从主键开始
    • 2.2 选择合适的数据类型以及恰当的范围
    • 2.3 数据类型的选择与使用上的技巧与建议
  • 3. 二狗，表的索引你都怎么使用的
  • • 3.1 索引加的不好的情况
    • 3.2索引加的不好
  • 4. 二狗，mysql的锁知道哪些
  • • 4.1 数据库锁的分类
  • 5. 二狗，sql的慢查询是怎么定位的
  • • 5.1 怎样定位慢查询，可以根据以下参数来定位
    • 5.2 使用工具mysqldumpslow 工具解读慢查询日志
    • 5.3 explain / desc
    • 5.34优化建议

1. 二狗，你建表的时候会默认值是不是经常设置Null

卧槽，你怎么知道的，Null多简单啊，不传值设置Null多方便啊，而且不占用什么空间，代码也不用填写，也不用判断了。

二狗，你知道你这样的随行所欲会发生哪些Bug么？下面就给你好好的说说Null会产生哪些情况

1.1 Null的长度并不是0

mysql> select length(''), length(null), length(0),length('0');
+------------+--------------+-----------+-------------+
| length('') | length(null) | length(0) | length('0') |
+------------+--------------+-----------+-------------+
|          0 |         NULL |         1 |           1 |
+------------+--------------+-----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

-- 不要使用 NULL 字段
CREATE TABLE `mysql_escape`.`do_not_use_null` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`one` varchar(10) NOT NULL,`two` varchar(20) DEFAULT NULL,`three` varchar(20) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_one` (`one`),KEY `idx_two` (`two`),UNIQUE KEY `idx_three` (`three`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;-- 初始化一些数据
INSERT INTO `mysql_escape`.`do_not_use_null`(`id`, `one`, `two`, `three`) VALUES (1, '', 'a2', 'a3');
INSERT INTO `mysql_escape`.`do_not_use_null`(`id`, `one`, `two`, `three`) VALUES (2, 'b1', NULL, 'b3');
INSERT INTO `mysql_escape`.`do_not_use_null`(`id`, `one`, `two`, `three`) VALUES (3, 'c1', 'c2', NULL);
INSERT INTO `mysql_escape`.`do_not_use_null`(`id`, `one`, `two`, `three`) VALUES (4, 'c3', 'c4', NULL);

1.2 Null参与的查询

mysql> select * from do_not_use_null where two = null;
Empty set (0.00 sec)mysql> select * from do_not_use_null where two is null;
+----+-----+------+-------+
| id | one | two  | three |
+----+-----+------+-------+
|  2 | b1  | NULL | b3    |
+----+-----+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

由此得出结论 判断是否为null值只能使用is null或is not null语句

1.3 Null对索引的影响

5.7 版本的mysql

mysql> desc select * from do_not_use_null where two != 'xxx'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: do_not_use_nullpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: idx_twokey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 3filtered: 100.00Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> desc select * from do_not_use_null where two is not null\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: do_not_use_nullpartitions: NULLtype: range
possible_keys: idx_twokey: idx_twokey_len: 63ref: NULLrows: 2filtered: 100.00Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上面两个从key（idx_two）可以看出来 只有是is null 的情况下 才可以使用索引

**8.0 对此做了优化 ** 只截取不等于的情况

mysql> desc select * from do_not_use_null where two != 'xxx'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: do_not_use_nullpartitions: NULLtype: range
possible_keys: idx_twokey: idx_twokey_len: 63ref: NULLrows: 3filtered: 100.00Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

唯一性索引失效的场景，索然three 字段创建了唯一性索引，但是可以插入多条为null的情况，此时索引是失效的

1.4 Null 参与的计算

null参与的任何计算返回的结果都是null

mysql> select 1+Null;
+--------+
| 1+Null |
+--------+
|   NULL |
+--------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select concat('abc', Null);
+---------------------+
| concat('abc', Null) |
+---------------------+
| NULL                |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

1.5 Null 参与的聚合

对字段为null 的进行聚合是不会计算在内的

mysql> select count(*) from do_not_use_null;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        4 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select count(three) from do_not_use_null;
+--------------+
| count(three) |
+--------------+
|            2 |
+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

1.6 Null参与排序

正序的排在前面，逆序的排在后面，这个是mysql的一个约定

mysql> select * from do_not_use_null order by two asc;
+----+-----+------+-------+
| id | one | two  | three |
+----+-----+------+-------+
|  2 | b1  | NULL | b3    |
|  1 |     | a2   | a3    |
|  3 | c1  | c2   | NULL  |
|  4 | c3  | c4   | NULL  |
+----+-----+------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from do_not_use_null order by two desc;
+----+-----+------+-------+
| id | one | two  | three |
+----+-----+------+-------+
|  4 | c3  | c4   | NULL  |
|  3 | c1  | c2   | NULL  |
|  1 |     | a2   | a3    |
|  2 | b1  | NULL | b3    |
+----+-----+------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

二狗 ： 原来null有这个多条条框框啊，看样子以后要注意他的使用了

附件mysql5.7 安装

#dokcer pull 镜像名:版本号
docker pull mysql:5.7# docker run -p 对外暴露的端口:mysql运行端口 --name 容器名称 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=mysql连接密码 -d 镜像名:版本号
# -p 对外暴露的端口:mysql运行端口		
# --name 容器名称	//镜像首次启动时会自动创建容器,需要给容器命名
# -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=mysql连接密码		//mysql镜像容器创建时必须设置连接密码,否则无法创建容器
# -d 后台运行
docker run -p 3315:3306 --name mysql5.7 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=asd123456 \
-d mysql:5.7# docker logs --tail=行数 容器名称
docker logs --tail=100 mysql5.7# 先进入容器
docker exec -it mysql5.7 bashmysql -uroot -p# 授权外网访问
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'test'@'%' IDENTIFIED BY 'test123' WITH GRANT OPTION;

2. 二狗，你创建表的时候字段类型有没有随意设置的

这个肯定有啊，想对接第三方的，对接慢，又不能影响开发，基本都先考虑srting 类型的

2.1 选择列的数据类型，从主键开始

1. mysql创建表的时候不指定主键，但是一定要指定一个主键

   如果没有制定主键的情况下，就会以是否存在非空整形的唯一索引作为主键，如果在没有的情况下，InnoDB会自动添加隐式主键

2. 主键不具有任何的业务含义，只是一个唯一的自增整数值

2.2 选择合适的数据类型以及恰当的范围

mysql中定义了四类数据类型，且有不同的取值范围

1. 字符串 char 、 varchar 、 【tinytext、text、mediumtext、longtext】
2. 日期/时间 date 、time 、 datetime 、timestamp
3. 数值 tinyint、int、bigint、float、double、decimal
4. 二进制 tityblob、 blob、mediumblob、longblob

mysql> help char
Name: 'CHAR'
Description:
[NATIONAL] CHAR[(M)] [CHARACTER SET charset_name] [COLLATE
collation_name]A fixed-length string that is always right-padded with spaces to the
specified length when stored. M represents the column length in
characters. The range of M is 0 to 255. If M is omitted, the length is
1.*Note*:Trailing spaces are removed when CHAR values are retrieved unless the
PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH SQL mode is enabled.URL: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/string-type-syntax.html

枚举类型的选择

枚举类型的值都是从“允许值列表”中选择，且这个列表是在创建表结构时定义好的

1. 存储数字，数据类型更加紧凑
2. 允许提前定义，mysql可以检查数据正确性

数据验证

CREATE TABLE `mysql_escape`.`suitable_data_type` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(32) NOT NULL,`gender` ENUM('male', 'female') NOT NULL,`grade` ENUM('0', '1', '2') NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

--插入一条正确的数据(枚举值都是自己定义的)
mysql> INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (1, 'qinyi', 'male', '1');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)-- 插入一条错误的数据, 会执行失败
mysql> INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (2, 'qinyi', 'male', '9');
ERROR 1265 (01000): Data truncated for column 'grade' at row 1--查看枚举值对应的索引
mysql> select name, gender + 0, grade from suitable_data_type;
+-------+------------+-------+
| name  | gender + 0 | grade |
+-------+------------+-------+
| qinyi |          1 | 1     |
+-------+------------+-------+

枚举类型的特性/需要注意的事项

1. 当在Enum列上使用SUM()或AVG()等聚合函数时，因为这些函数的参数必须是一个数字，所以Mysql会自动使用它们的所引值作为参数
2. 因为Enum类型存储的是枚举值的内部索引，所以Enum值根据索引号进行排序
3. 如果将数字存储到Enum中，则将该数字视为可能值得索引，并且存储的值是具有该索引的枚举成员

mysql> INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (3, 'qinyi', 'male', 2);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)-- 此时将字面量的值翻译成了索引 
mysql> select id,name,gender,grade from suitable_data_type;
+----+-------+--------+-------+
| id | name  | gender | grade |
+----+-------+--------+-------+
|  1 | qinyi | male   | 1     |
|  3 | qinyi | male   | 1     |
+----+-------+--------+-------+mysql> INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (4, 'qinyi', 'male', '2');
\Query OK, 1 row affected (0.00 sec)-- '2' 为字符串，在允许值范围内
mysql> select id,name,gender,grade from suitable_data_type;
+----+-------+--------+-------+
| id | name  | gender | grade |
+----+-------+--------+-------+
|  1 | qinyi | male   | 1     |
|  3 | qinyi | male   | 1     |
|  4 | qinyi | male   | 2     |
+----+-------+--------+-------+mysql>  INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (5, 'qinyi', 'male', '3');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)-- '3' 对应的索引值范围刚好是 2
mysql> select id,name,gender,grade from suitable_data_type;
+----+-------+--------+-------+
| id | name  | gender | grade |
+----+-------+--------+-------+
|  1 | qinyi | male   | 1     |
|  3 | qinyi | male   | 1     |
|  4 | qinyi | male   | 2     |
|  5 | qinyi | male   | 2     |
+----+-------+--------+-------+-- 不再允许范围内
mysql> INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (6, 'qinyi', 'male', '4');
ERROR 1265 (01000): Data truncated for column 'grade' at row 1mysql> select sum(gender) from suitable_data_type;
+-------------+
| sum(gender) |
+-------------+
|           4 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> select avg(gender) from suitable_data_type;
+-------------+
| avg(gender) |
+-------------+
|           1 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)mysql> INSERT INTO `mysql_escape`.`suitable_data_type`(`id`, `name`, `gender`, `grade`) VALUES (7, 'abc', 'female', '0');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> select * from suitable_data_type order by gender;
+----+-------+--------+-------+
| id | name  | gender | grade |
+----+-------+--------+-------+
|  1 | qinyi | male   | 1     |
|  3 | qinyi | male   | 1     |
|  4 | qinyi | male   | 2     |
|  5 | qinyi | male   | 2     |
|  7 | abc   | female | 0     |
+----+-------+--------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)-- 转换成字符
mysql> select * from suitable_data_type order by cast(gender as char);
+----+-------+--------+-------+
| id | name  | gender | grade |
+----+-------+--------+-------+
|  7 | abc   | female | 0     |
|  1 | qinyi | male   | 1     |
|  3 | qinyi | male   | 1     |
|  4 | qinyi | male   | 2     |
|  5 | qinyi | male   | 2     |
+----+-------+--------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from suitable_data_type order by concat(gender);
+----+-------+--------+-------+
| id | name  | gender | grade |
+----+-------+--------+-------+
|  7 | abc   | female | 0     |
|  1 | qinyi | male   | 1     |
|  3 | qinyi | male   | 1     |
|  4 | qinyi | male   | 2     |
|  5 | qinyi | male   | 2     |
+----+-------+--------+-------+

2.3 数据类型的选择与使用上的技巧与建议

1. 使用存储所需要的最小数据类型
2. 选择简单的数据类型
3. 存储小数直接选择decimal
4. 尽量避免使用text和blob

3. 二狗，表的索引你都怎么使用的

这个么，看情况啊，具体的反正就是字段出现的频率啥的吧，其他还给老师了。

额，你丫的，这个不行啊，下面就和你好好说说索引的使用

1. 字符串类型在查询是没有使用引号，不会使用索引
2. where 条件左边的属性列参与了函数或者数学运算不会使用索引
3. 联合索引最左前缀不匹配，不会使用索引

3.1 索引加的不好的情况

验证

-- 第一类
CREATE TABLE `mysql_escape`.`correct_use_index` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(32) NOT NULL,`age` int(11) NOT NULL,`phone`  varchar(64) NOT NULL,`email`  varchar(128) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_phone` (`phone`),KEY `idx_name_phone_email` (`name`, `phone`, `email`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 查看表的索引
mysql> show index from correct_use_index \G;
*************************** 1. row ***************************Table: correct_use_indexNon_unique: 0Key_name: PRIMARYSeq_in_index: 1Column_name: idCollation: ACardinality: 0Sub_part: NULLPacked: NULLNull: Index_type: BTREEComment: 
Index_comment: 
*************************** 2. row ***************************Table: correct_use_indexNon_unique: 1Key_name: idx_phoneSeq_in_index: 1Column_name: phoneCollation: ACardinality: 0Sub_part: NULLPacked: NULLNull: Index_type: BTREEComment: 
Index_comment: 
*************************** 3. row ***************************Table: correct_use_indexNon_unique: 1Key_name: idx_name_phone_emailSeq_in_index: 1Column_name: nameCollation: ACardinality: 0Sub_part: NULLPacked: NULLNull: Index_type: BTREEComment: 
Index_comment: 
*************************** 4. row ***************************Table: correct_use_indexNon_unique: 1Key_name: idx_name_phone_emailSeq_in_index: 2Column_name: phoneCollation: ACardinality: 0Sub_part: NULLPacked: NULLNull: Index_type: BTREEComment: 
Index_comment: 
*************************** 5. row ***************************Table: correct_use_indexNon_unique: 1Key_name: idx_name_phone_emailSeq_in_index: 3Column_name: emailCollation: ACardinality: 0Sub_part: NULLPacked: NULLNull: Index_type: BTREEComment: 
Index_comment: -- 没有字符串没有使用索引
mysql> explain select * from correct_use_index where phone = 17012345678\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: idx_phonekey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 1filtered: 100.00Extra: Using where
1 row in set, 3 warnings (0.00 sec)-- 有字符串使用索引
mysql> explain select * from correct_use_index where phone = '17012345678'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ref
possible_keys: idx_phonekey: idx_phonekey_len: 194ref: constrows: 1filtered: 100.00Extra: NULL-- where 条件左边的字段参与了函数或者数学运算
mysql> explain select * from correct_use_index where concat(name, '-qinyi') = 'imooc-qinyi'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 1filtered: 100.00Extra: Using wheremysql> explain select * from correct_use_index where name = 'imooc'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ref
possible_keys: idx_name_phone_emailkey: idx_name_phone_emailkey_len: 98ref: constrows: 1filtered: 100.00Extra: NULL
-- 联合索引的前缀使用问题(虽然优化器会重排 where 顺序, 但是, 查询条件最好还是按照定义的联合索引的顺序, 而不是每次顺序都不一样, 这样也会让查询缓存失效, 因为查询语句不一样了)        
mysql> drop index idx_phone ON correct_use_index;mysql> explain select * from correct_use_index where name = 'qinyi' and phone = '10086' and email = 'qinyi@imooc.com'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ref
possible_keys: idx_name_phone_emailkey: idx_name_phone_emailkey_len: 678ref: const,const,constrows: 1filtered: 100.00Extra: NULLmysql> explain select * from correct_use_index where phone = '10086' and email = 'qinyi@imooc.com'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 1filtered: 100.00Extra: Using where

3.2索引加的不好

1. 不再使用的索引没有及时删除： 空间浪费、插入删除更新性能受影响、Mysql维护索引也需要消耗资源
2. 索引选择性太低，索引列的意义不大 索引选择性 = 不重复的所引值/表记录数
3. 列值过长，可以选择部分前缀作为索引（区分度高的情况下），而不是整列家索引

数据准备

-- 第二类
CREATE TABLE `mysql_escape`.`correct_use_index_2` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`career` varchar(32) NOT NULL,`first_name`  varchar(16) NOT NULL,`last_name`  varchar(16) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;INSERT INTO `mysql_escape`.`correct_use_index_2`(`id`, `career`, `first_name`, `last_name`) VALUES (1, 'engineer', 'qinyi', 'abcdefg');
INSERT INTO `mysql_escape`.`correct_use_index_2`(`id`, `career`, `first_name`, `last_name`) VALUES (2, 'engineer', 'qinyi', 'abxyzbdf');
INSERT INTO `mysql_escape`.`correct_use_index_2`(`id`, `career`, `first_name`, `last_name`) VALUES (3, 'engineer', 'qinyi', 'aerefgdgfd');
INSERT INTO `mysql_escape`.`correct_use_index_2`(`id`, `career`, `first_name`, `last_name`) VALUES (4, 'engineer', 'qinyi', 'abpoijhyg');
INSERT INTO `mysql_escape`.`correct_use_index_2`(`id`, `career`, `first_name`, `last_name`) VALUES (5, 'engineer', 'qinyi', 'acqasdwqer');

验证

-- 索引选择性(没有必要为索引选择性较低的列创建索引)
mysql> select count(distinct(career))/count(*) from correct_use_index_2;
+----------------------------------+
| count(distinct(career))/count(*) |
+----------------------------------+
|                           0.2000 |
+----------------------------------+-- 想要通过 name 去查询记录, 可以考虑创建 first_name 索引, 或 first_name、last_name 联合索引 --> 看一看索引选择性
select * from correct_use_index_2 where first_name = '' and last_name = '';-- 索引度比较低，选择联合索引，选区 last_name  部分字符组合
mysql> select count(distinct(first_name))/count(*) from correct_use_index_2;
+--------------------------------------+
| count(distinct(first_name))/count(*) |
+--------------------------------------+
|                               0.2000 |
+--------------------------------------+-- first_name, last_name 创建联合索引占据的空间会过大, 需要考虑兼顾长度和选择性
select count(distinct(concat(first_name, last_name)))/count(*) from correct_use_index_2;
select count(distinct(concat(first_name, left(last_name, 1))))/count(*) from correct_use_index_2;
select count(distinct(concat(first_name, left(last_name, 2))))/count(*) from correct_use_index_2;
mysql> select count(distinct(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) from correct_use_index_2;
+------------------------------------------------------------------+
| count(distinct(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) |
+------------------------------------------------------------------+
|                                                           1.0000 |
+------------------------------------------------------------------+ALTER TABLE correct_use_index_2 ADD INDEX `idx_first_last_name_3` (first_name, last_name(3));
show index from correct_use_index_2;

建议 ：

1. 表记录较少，全表扫描效率更高
2. 存在联合索引的情况下，在去对前缀部分加索引（已经覆盖了单列或者多列索引）是没有任何意义的
3. 一张表建立的索引过多，应该根据业务需求分析创建，太多浪费空间，影响额外的查询效率

4. 二狗，mysql的锁知道哪些

这个我知道，有乐观锁对不对，乐观锁是通过类似版本号来的，悲观锁就是要等待执行完

4.1 数据库锁的分类

1. 按照锁数据的力度（等级） 分析

   行级锁 表级锁

2. 按照数据的锁定方式区分

​ 乐观锁 悲观所 （排他锁 共享锁）

5. 二狗，sql的慢查询是怎么定位的

啊，这个，我都是用explain定位的

5.1 怎样定位慢查询，可以根据以下参数来定位

1. slow_query_log: 标记慢查询日志是否开启的参数，默认是OFF
2. slow_query_log_file : 标记存放慢查询日志文件的完整路径
3. log_query_time : 控制慢查询的时间的阈值
4. log_queries_not_using_indexes : 标识是否记录未使用索引的查询，默认是关闭的

5.2 使用工具mysqldumpslow 工具解读慢查询日志

mysqldumpslow -s -t 10 -g “group by” /tmp/slow_query.log

参数说明

-s 按照何种方式排序 记录次数 c 时间 t 查询时间 l 返回记录数r

-t TOP N

-g 正则匹配模式，大小写不敏感

5.3 explain / desc

mysql> explain select * from correct_use_index where phone = '10086' and email = 'qinyi@imooc.com'\G;
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLE                             **查询中每个select子句的类型** table: correct_use_indexpartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULL                               **可能使用的索引，索引中使用的字节数**key: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 1                                  **估算需要读取的数据行**filtered: 100.00                             **满足查询记录数的比例**Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

5.34优化建议

1. select 太多数据行、数据列
2. 没有定义合适的索引
3. 没有定义索引dd额顺序查询
4. 定义了索引，但是mysql没有选择
5. 复杂查询