讲一讲MySQL的最左前缀原则?
最左前缀原则就是最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。 mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
讲一讲前缀索引？
因为可能我们索引的字段非常长，这既占内存空间，也不利于维护。所以我们就想，如果只把很长字段的前面的公共部分作为一个索引，就会产生超级加倍的效果。但是，我们需要注意，order by不支持前缀索引 。
流程是：
先计算完整列的选择性 :select count(distinct col_1)/count(1) from table_1
再计算不同前缀长度的选择性 :select count(distinct left(col_1,4))/count(1) from table_1
找到最优长度之后，创建前缀索引 :create index idx_front on table_1 (col_1(4))
了解索引下推吗？
MySQL 5.6引入了索引下推优化。默认开启，使用SET optimizer_switch = ‘index_condition_pushdown=off’;可以将其关闭。
有了索引下推优化，可以在减少回表次数
在InnoDB中只针对二级索引有效
官方文档中给的例子和解释如下：
在 people_table中有一个二级索引(zipcode，lastname，address)，查询是SELECT * FROM people WHERE zipcode=’95054′ AND lastname LIKE ‘%etrunia%’ AND address LIKE ‘%Main Street%’;
如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode=’95054’从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname LIKE ‘%etrunia%’ and address LIKE ‘%Main Street%’来判断数据是否符合条件
如果使用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode=’95054’的索引，然后根据lastname LIKE ‘%etrunia%’ and address LIKE ‘%Main Street%’来判断索引是否符合条件。如果符合条件，则根据该索引来定位对应的数据，如果不符合，则直接reject掉。
怎么查看MySQL语句有没有用到索引？
通过explain，如以下例子：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26';
id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref filtered rows Extra
1 SIMPLE titles null const PRIMARY PRIMARY 59 const,const,const 10 1
id：在⼀个⼤的查询语句中每个SELECT关键字都对应⼀个唯⼀的id ，如explain select * from s1 where id = (select id from s1 where name = 'egon1');第一个select的id是1，第二个select的id是2。有时候会出现两个select，但是id却都是1，这是因为优化器把子查询变成了连接查询 。
select_type：select关键字对应的那个查询的类型，如SIMPLE,PRIMARY,SUBQUERY,DEPENDENT,SNION 。
table：每个查询对应的表名 。
type：type 字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type 字段, 我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等。如const(主键索引或者唯一二级索引进行等值匹配的情况下),ref(普通的⼆级索引列与常量进⾏等值匹配),index(扫描全表索引的覆盖索引) 。
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下: ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system ALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的. 而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.
possible_key：查询中可能用到的索引(可以把用不到的删掉，降低优化器的优化时间) 。
key：此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引。
filtered：查询器预测满足下一次查询条件的百分比 。
rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数. 这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好。
extra：表示额外信息，如Using where,Start temporary,End temporary,Using temporary等。
