• select_type ：表示 SELECT 的 类型，常见的取值有 SIMPLE （简单表，即不使用表连接或者子查询）、 PRIMARY （主查询，即外层的查询）、 UNION （ UNION 中的第二个或者后面的查询语句）、 SUBQUERY （子查询中的第一个 SELECT ）等。
• table ：输出结果集的表。
• type ：表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为 system （表中仅有一行，即常量表）、 const （单表中最多有一个匹配行，例如 primary key 或者 unique index ）、 eq_ref （对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，简单来说，就是多表连接中使用 primary key 或者 unique index ）、 ref （与 eq_ref 类似，区别在于不是使用 primary key 或者 unique index ，而是使用普通的索引）、 ref_or_null （ 与 ref 类似，区别在于条件中包含对 NULL 的查询 ） 、 index_merge ( 索引合并优化 ) 、 unique_subquery （ in 的后面是一个查询主键字段的子查询）、 index_subquery （ 与 unique_subquery 类似，区别在于 in 的后面是查询非唯一索引字段的子查询）、 range （单表中的范围查询）、 index （对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据）、 all （对于前面的每一行，都通过全表扫描来得到数据）。
• possible_keys ：表示查询时，可能使用的索引。
• key ：表示实际使用的索引。
• key_len ：索引字段的长度。
• rows ：扫描行的数量。
• Extra ：执行情况的说明和描述。

在上面的例子中，已经可以确认是 对 a 表的全表扫描导致效率的不理想，那么 对 a 表的 year 字段创建索引，具体如下： 
mysql> create index idx_sales_year on sales(year); 
Query OK, 12 rows affected (0.01 sec) 
Records: 12 Duplicates: 0 Warnings: 0
创建索引后，这条语句的执行计划如下： 
mysql> explain select sum(profit) from sales a,company b where a.company_id = b.id and a.year = 2006\G; 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: SIMPLE 
table: a 
type: ref 
possible_keys: idx_sales_year 
key: idx_sales_year 
key_len: 4 
ref: const 
rows: 3 
Extra: 
*************************** 2. row *************************** 
id: 1 
select_type: SIMPLE 
table: b 
type: ALL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: 12 
Extra: Using where 
2 rows in set (0.00 sec) 
    可以发现建立索引后对 a 表需要扫描的行数明显减少（从全表扫描减少到 3 行），可见索引的使用可以大大提高数据库的访问速度，尤其在表很庞大的时候这种优势更为明显，使用索引优化 sql 是优化问题 sql 的一种常用基本方法，在后面的章节中我们会具体介绍如何使索引来优化 sql 。

本文来自ChinaUnix博客，如果查看原文请点：http://blog.chinaunix.net/u3/93470/showart_2001531.html