在数据库运维的过程中，我们如何像MySQL一样思考？在《MySQL高效性能》里描述了：

工程师常常在编制索引时陷入困境，因为他们把自己思考索引的方式与MySQL“思考”索引的方式混合到了一起。作为工程师，我们在应用程序的上下文中思考查询：应用程序的什么地方执行查询、为什么执行（业务逻辑）以及正确的结果集是什么。但是，MySQL不知道也不关心这些。MySQL思考的是小得多也简单得多的上下文：索引和表条件。在底层，MySQL要复杂得多，但是它的一部分神奇的魅力就在于它把这种复杂性隐藏得非常好。

我们如何知道MySQL会思考索引和表条件？执行EXPLAIN。EXPLAIN主要报告什么信息？表（按照连接顺序）、表访问方法、索引和Extra信息，其中Extra信息与使用这些索引访问这些表有关。

像MySQL一样思考，让编制索引变得更加简单，因为它是一个确定性机器，使用算法和启发方法。人的思想混杂了过多琐碎的细节。摒除杂念，准备像机器一样思考。

最近帮助某金融客户使用python开发了一个用于辅助SQL优化的工具（MySQL SQL Analysis and Optimization Tools），目前主要是针对Mysql，MySQL SQL分析与优化工具是一种专门设计用于提升数据库性能和效率的工具，它通过分析SQL查询语句的执行计划及相关信息、分析SQL的问题及索引使用情况以及提供索引优化和SQL重写建议等方式，帮助数据库管理员（DBA）识别和解决性能瓶颈，优化查询效率，从而减少系统延迟和提高整体数据库性能。

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