显示一个表所有索引的SQL语句是：
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show index from 数据库名.表名
查看某表某一列上的索引使用下面的SQL语句：
show index from 数据库名.表名 where column_name like '列名'
下面的SQL语句在我的数据库上执行成功：
show index from web.clubuser where column_name like 'user'。
在innoDB中，有两大索引类，分别是
执行上述语句，执行过程如下图
从图中，我们可以看出，扫了两个索引树
（1）先从普通索引name找到lisi
（2）再根据主键值9，再在聚集索引中找到行记录。
这就是回表查询，先在普通索引中找到主键值，再在聚集索引中找到行记录。
很显然，在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据的，就是索引覆盖。
如下语句
很显然，我们可以直接在name索引上直接找到id,name，不用再去回表。
而且我们通过explain的extra属性也能观察到
像我们开头的SQL语句
我们只需要在name索引中再加个sex，name(name,sex)，这样变成了联合索引，也是索引覆盖。
MYSQL在创建索引后对索引的使用方式分为两种：\x0d\x0a1 由数据库的查询优化器自动判断是否使用索引；\x0d\x0a2 用户可在写SQL语句时强制使用索引\x0d\x0a\x0d\x0a下面就两种索引使用方式进行说明\x0d\x0a第一种，自动使用索引。数据库在收到查询语句后会查看where语句后面的查询条件，同时查看在表上面有哪些索引，然后根据查询条件和索引进行匹配。\x0d\x0a查询条件和索引的匹配包括查询字段与索引字段的匹配和查询类型和索引类型的匹配。前者很好理解，就是查询条件的属性上要建有索引，后者则是说查询条件必须能够使用索引，比如等值判断和范围查询可以使用B+树索引，而hash索引只能适用于等值判断。\x0d\x0a在找到与查询条件匹配的索引后，就是进行代价估计来决定是否使用索引，代价估计主要根据要访问的就数量，一般来说如果通过索引访问的记录数量占全表记录数量15%以上，则不会使用索引而是使用全表扫描，因为此时使用索引的代价更大。在大多数情况下使用索引是会提高效率的。\x0d\x0a经过优化器的判断，最终会决定是否使用索引\x0d\x0a \x0d\x0a第二种，强制使用索引，主要是通过SQL语句实现的\x0d\x0aselect * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键)\x0d\x0aselect * from table force index(ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"ziduan1_index")\x0d\x0aselect * from table force index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(强制使用索引"PRI和ziduan1_index")\x0d\x0a也可以禁止索引的使用\x0d\x0aselect * from table ignore index(PRI) limit 2;(禁止使用主键)\x0d\x0aselect * from table ignore index(ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引"ziduan1_index")\x0d\x0aselect * from table ignore index(PRI,ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引"PRI,ziduan1_index")
查看索引
mysql show index from tblname;
mysql show keys from tblname;
· Table
表的名称。
· Non_unique
如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。
· Key_name
索引的名称。
· Seq_in_index
索引中的列序列号，从1开始。
· Column_name
列名称。
· Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
· Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
· Null
如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
· Index_type
用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
· Comment
