使用 MySQL 平时编写 SQL 的时候，可以使用 Explain 关键字，根据执行结果进行优化 SQL。
如下图通过 Explain 查看 SQL 执行结果
根据EXPLAIN结果，我们可以看到以下信息：
id: 查询的标识符，这里是1，对于简单的单表查询，通常只有一个。select_type: 查询类型，这里是SIMPLE，表明这是一个不包含子查询或UNION的简单查询。table: 涉及的表名，即user_login_log。partitions: 表的分区信息，这里为NULL，意味着表没有使用分区。type: 访问类型，这里是ALL，表示进行了全表扫描，这是效率较低的一种访问方式，意味着没有使用到索引。possible_keys: 可能用到的索引，这里是NULL，表示没有合适的索引可供优化器选择。key: 实际使用的索引，同样为NULL，确认了没有使用索引。key_len: 使用的索引长度，因为没有使用索引，所以也是NULL。ref: 与索引比较的列或常量，由于未使用索引，此列为NULL。rows: 预计扫描的行数，这里是293706行，表明MySQL预计需要扫描整个表来完成这个查询。filtered: 表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，能用到的比例，这里是100%，意味着所有扫描的行都会返回给客户端（在LIMIT限制之前）。Extra: 额外的信息，显示为Using filesort，意味着MySQL需要对结果进行排序，因为没有索引可以直接提供有序的数据，这对于大表和频繁执行的排序查询来说，性能开销较大。
综上所述，当前这个查询没有利用到任何索引，执行时进行了全表扫描并进行了文件排序来完成ORDER BY操作。为了优化这个查询，考虑在login_date字段上创建一个索引，如果经常需要这样的查询并且数据量大，创建一个包含login_date和login_ip的复合索引可能会更有效，这样不仅可以加速排序，还能覆盖查询避免访问表数据。
根据您的EXPLAIN输出信息，情况有了变化：
id: 依然是1，代表这是一个简单的查询。select_type: 依然是SIMPLE。table: 依然是user_login_log表。type: 现在是index，这意味着查询使用了索引进行扫描，但不是通过索引来直接定位记录（这与ALL不同，也不同于通过索引直接找到记录的const或eq_ref）。possible_keys: 显示可能使用的索引是idx_user_id，但实际上使用了另一个索引。key: 实际使用的索引是idx_login_date，这与您的问题描述不符，看起来可能是输入时的笔误或是理解上的误会，因为通常EXPLAIN结果中的key列应直接对应于实际采用的索引名。key_len: 4字节，这通常对应于索引字段的大小，对于日期时间类型（如DATETIME或TIMESTAMP），这符合预期。rows: 预计扫描的行数是13行，相比之前的全表扫描大大减少，说明索引正在起作用缩小扫描范围。filtered: 7.16%，表明在索引扫描过程中，预计有7.16%的行是需要的，这个值反映了通过索引筛选后的数据相关性。Extra:Using where，表明虽然使用了索引进行扫描，但是在索引中无法直接找到满足条件的所有列，所以需要回表或者是在已经通过索引筛选出的行中进一步应用WHERE条件过滤。
基于以上信息，看起来查询优化器选择了idx_login_date索引来帮助执行查询，而不是之前讨论的针对特定login_ip的选择。如果您的实际意图是查看关于如何优化原始SQL（即按login_date排序并限制结果数量的查询）的索引使用情况，之前的建议仍然适用：确保login_date上有索引，并考虑是否需要创建一个包含login_date和login_ip的复合索引来进一步优化排序和查询速度。
