18000字的SQL優(yōu)化大全，收藏直接起飛！
來源：數(shù)據(jù)分析不是個(gè)事兒
很多朋友在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，分析兩分鐘，跑數(shù)兩小時(shí)？
在使用SQL過程中不僅要關(guān)注數(shù)據(jù)結(jié)果，同樣要注意SQL語句的執(zhí)行效率。
本文涉及三部分，篇幅較長(zhǎng)，建議收藏后翻看：
SQL介紹
SQL優(yōu)化方法
SQL優(yōu)化實(shí)例
1、MySQL的基本架構(gòu)
1）MySQL的基礎(chǔ)架構(gòu)圖
左邊的client可以看成是客戶端，客戶端有很多，像我們經(jīng)常你使用的CMD黑窗口，像我們經(jīng)常用于學(xué)習(xí)的WorkBench，像企業(yè)經(jīng)常使用的Navicat工具，它們都是一個(gè)客戶端。右邊的這一大堆都可以看成是Server(MySQL的服務(wù)端)，我們將Server在細(xì)分為sql層和存儲(chǔ)引擎層。
當(dāng)查詢出數(shù)據(jù)以后，會(huì)返回給執(zhí)行器。執(zhí)行器一方面將結(jié)果寫到查詢緩存里面，當(dāng)你下次再次查詢的時(shí)候，就可以直接從查詢緩存中獲取到數(shù)據(jù)了。另一方面，直接將結(jié)果響應(yīng)回客戶端。
2）查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的引擎
① show engines;
② show variables like “%storage_engine%”;
3）指定數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的存儲(chǔ)引擎
create?table?tb(
????id?int(4)?auto_increment,
????name?varchar(5),
????dept?varchar(5),
????primary?key(id)
)?engine=myISAM?auto_increment=1?default?charset=utf8;SQL優(yōu)化
1）為什么需要進(jìn)行SQL優(yōu)化？
在進(jìn)行多表連接查詢、子查詢等操作的時(shí)候，由于你寫出的SQL語句欠佳，導(dǎo)致的服務(wù)器執(zhí)行時(shí)間太長(zhǎng)，我們等待結(jié)果的時(shí)間太長(zhǎng)。基于此，我們需要學(xué)習(xí)怎么優(yōu)化SQL。
2）mysql的編寫過程和解析過程
① 編寫過程
select?dinstinct??..from??..join?..on?..where?..group?by?..having?..order?by?..limit?..② 解析過程
from?..?on..?join?..where?..group?by?..having?..select?dinstinct?..order?by?..limit?..提供一個(gè)網(wǎng)站，詳細(xì)說明了mysql解析過程：
https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html
3）SQL優(yōu)化—主要就是優(yōu)化索引
優(yōu)化SQL，最重要的就是優(yōu)化SQL索引。
索引相當(dāng)于字典的目錄。利用字典目錄查找漢字的過程，就相當(dāng)于利用SQL索引查找某條記錄的過程。有了索引，就可以很方便快捷的定位某條記錄。
① 什么是索引？
索引就是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的一種【數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】。索引是一種樹結(jié)構(gòu)，MySQL中一般用的是【B+樹】。
② 索引圖示說明(這里用二叉樹來幫助我們理解索引)
樹形結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是：子元素比父元素小的，放在左側(cè)；子元素比父元素大的，放在右側(cè)。
這個(gè)圖示只是為了幫我們簡(jiǎn)單理解索引的，真實(shí)的關(guān)于【B+樹】的說明，我們會(huì)在下面進(jìn)行說明。
索引是怎么查找數(shù)據(jù)的呢？?jī)蓚€(gè)字【指向】，上圖中我們給age列指定了一個(gè)索引，即類似于右側(cè)的這種樹形結(jié)構(gòu)。mysql表中的每一行記錄都有一個(gè)硬件地址，例如索引中的age=50，指向的就是源表中該行的標(biāo)識(shí)符(“硬件地址”)。也就是說，樹形索引建立了與源表中每行記錄硬件地址的映射關(guān)系，當(dāng)你指定了某個(gè)索引，這種映射關(guān)系也就建成了，這就是為什么我們可以通過索引快速定位源表中記錄的原因。
以【select * from student where age=33】查詢語句為例。當(dāng)我們不加索引的時(shí)候，會(huì)從上到下掃描源表，當(dāng)掃描到第5行的時(shí)候，找到了我們想要找到了元素，一共是查詢了5次。當(dāng)添加了索引以后，就直接在樹形結(jié)構(gòu)中進(jìn)行查找，33比50小，就從左側(cè)查詢到了23，33大于23，就又查詢到了右側(cè)，這下找到了33，整個(gè)索引結(jié)束，一共進(jìn)行了3次查找。是不是很方便，假如我們此時(shí)需要查找age=62，你再想想“添加索引”前后，查找次數(shù)的變化情況。
4）索引的弊端
1.當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，索引也會(huì)很大(當(dāng)然相比于源表來說，還是相當(dāng)小的)，也需要存放在內(nèi)存/硬盤中(通常存放在硬盤中)，占據(jù)一定的內(nèi)存空間/物理空間。
2.索引并不適用于所有情況：a.少量數(shù)據(jù)；b.頻繁進(jìn)行改動(dòng)的字段，不適合做索引；c.很少使用的字段，不需要加索引；
3.索引會(huì)提高數(shù)據(jù)查詢效率，但是會(huì)降低“增、刪、改”的效率。當(dāng)不使用索引的時(shí)候，我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的增刪改，只需要操作源表即可，但是當(dāng)我們添加索引后，不僅需要修改源表，也需要再次修改索引，很麻煩。盡管是這樣，添加索引還是很劃算的，因?yàn)槲覀兇蠖鄶?shù)使用的就是查詢，“查詢”對(duì)于程序的性能影響是很大的。
5）索引的優(yōu)勢(shì)
1.提高查詢效率(降低了IO使用率)。當(dāng)創(chuàng)建了索引后，查詢次數(shù)減少了。
2.降低CPU使用率。比如說【…order by age desc】這樣一個(gè)操作，當(dāng)不加索引，會(huì)把源表加載到內(nèi)存中做一個(gè)排序操作，極大的消耗了資源。但是使用了索引以后，第一索引本身就小一些，第二索引本身就是排好序的，左邊數(shù)據(jù)最小，右邊數(shù)據(jù)最大。
6）B+樹圖示說明
MySQL中索引使用的就是B+樹結(jié)構(gòu)。
關(guān)于B+樹的說明：
首先，Btree一般指的都是【B+樹】，數(shù)據(jù)全部存放在葉子節(jié)點(diǎn)中。對(duì)于上圖來說，最下面的第3層，屬于葉子節(jié)點(diǎn)，真實(shí)數(shù)據(jù)部份都是存放在葉子節(jié)點(diǎn)當(dāng)中的。那么對(duì)于第1、2層中的數(shù)據(jù)又是干嘛的呢？答：用于分割指針塊兒的，比如說小于26的找P1，介于26-30之間的找P2，大于30的找P3。
其次，三層【B+樹】可以存放上百萬條數(shù)據(jù)。這么多數(shù)據(jù)怎么放的呢？增加“節(jié)點(diǎn)數(shù)”。圖中我們只有三個(gè)節(jié)點(diǎn)。
最后，【B+樹】中查詢?nèi)我鈹?shù)據(jù)的次數(shù)，都是n次，n表示的是【B+樹】的高度。
3、索引的分類與創(chuàng)建
1）索引分類
單值索引
唯一索引
復(fù)合索引
① 單值索引
利用表中的某一個(gè)字段創(chuàng)建單值索引。一張表中往往有多個(gè)字段，也就是說每一列其實(shí)都可以創(chuàng)建一個(gè)索引，這個(gè)根據(jù)我們實(shí)際需求來進(jìn)行創(chuàng)建。還需要注意的一點(diǎn)就是，一張表可以創(chuàng)建多個(gè)“單值索引”。
假如某一張表既有age字段，又有name字段，我們可以分別對(duì)age、name創(chuàng)建一個(gè)單值索引，這樣一張表就有了兩個(gè)單值索引。
② 唯一索引
也是利用表中的某一個(gè)字段創(chuàng)建單值索引，與單值索引不同的是：創(chuàng)建唯一索引的字段中的數(shù)據(jù)，不能有重復(fù)值。像age肯定有很多人的年齡相同，像name肯定有些人是重名的，因此都不適合創(chuàng)建“唯一索引”。像編號(hào)id、學(xué)號(hào)sid，對(duì)于每個(gè)人都不一樣，因此可以用于創(chuàng)建唯一索引。
③ 復(fù)合索引
多個(gè)列共同構(gòu)成的索引。比如說我們創(chuàng)建這樣一個(gè)“復(fù)合索引”(name,age)，先利用name進(jìn)行索引查詢，當(dāng)name相同的時(shí)候，我們利用age再進(jìn)行一次篩選。注意：復(fù)合索引的字段并不是非要都用完，當(dāng)我們利用name字段索引出我們想要的結(jié)果以后，就不需要再使用age進(jìn)行再次篩選了。
2）創(chuàng)建索引
① 語法
語法：create 索引類型 索引名 on 表(字段);
建表語句如下：
查詢表結(jié)構(gòu)如下：
② 創(chuàng)建索引的第一種方式
Ⅰ 創(chuàng)建單值索引
create?index?dept_index?on?tb(dept);Ⅱ 創(chuàng)建唯一索引：這里我們假定name字段中的值都是唯一的
create?unique?index?name_index?on?tb(name);Ⅲ 創(chuàng)建復(fù)合索引
create?index?dept_name_index?on?tb(dept,name);③ 創(chuàng)建索引的第二種方式
先刪除之前創(chuàng)建的索引以后，再進(jìn)行這種創(chuàng)建索引方式的測(cè)試；
語法：alter table 表名 add 索引類型 索引名(字段)
Ⅰ 創(chuàng)建單值索引
alter?table?tb?add?index?dept_index(dept);Ⅱ 創(chuàng)建唯一索引：這里我們假定name字段中的值都是唯一的
alter?table?tb?add?unique?index?name_index(name);Ⅲ 創(chuàng)建復(fù)合索引
alter?table?tb?add?index?dept_name_index(dept,name);④ 補(bǔ)充說明
如果某個(gè)字段是primary key，那么該字段默認(rèn)就是主鍵索引。
主鍵索引和唯一索引非常相似。相同點(diǎn)：該列中的數(shù)據(jù)都不能有相同值；不同點(diǎn)：主鍵索引不能有null值，但是唯一索引可以有null值。
3）索引刪除和索引查詢
① 索引刪除
語法：drop index 索引名 on 表名;
drop?index?name_index?on?tb;② 索引查詢
語法：show index from 表名;
show?index?from?tb;結(jié)果如下：
4、SQL性能問題的探索
人為優(yōu)化：需要我們使用explain分析SQL的執(zhí)行計(jì)劃。該執(zhí)行計(jì)劃可以模擬SQL優(yōu)化器執(zhí)行SQL語句，可以幫助我們了解到自己編寫SQL的好壞。
SQL優(yōu)化器自動(dòng)優(yōu)化：最開始講述MySQL執(zhí)行原理的時(shí)候，我們已經(jīng)知道MySQL有一個(gè)優(yōu)化器，當(dāng)你寫了一個(gè)SQL語句的時(shí)候，SQL優(yōu)化器如果認(rèn)為你寫的SQL語句不夠好，就會(huì)自動(dòng)寫一個(gè)好一些的等價(jià)SQL去執(zhí)行。
SQL優(yōu)化器自動(dòng)優(yōu)化功能【會(huì)干擾】我們的人為優(yōu)化功能。當(dāng)我們查看了SQL執(zhí)行計(jì)劃以后，如果寫的不好，我們會(huì)去優(yōu)化自己的SQL。當(dāng)我們以為自己優(yōu)化的很好的時(shí)候，最終的執(zhí)行計(jì)劃，并不是按照我們優(yōu)化好的SQL語句來執(zhí)行的，而是有時(shí)候?qū)⑽覀儍?yōu)化好的SQL改變了，去執(zhí)行。
SQL優(yōu)化是一種概率問題，有時(shí)候系統(tǒng)會(huì)按照我們優(yōu)化好的SQL去執(zhí)行結(jié)果(優(yōu)化器覺得你寫的差不多，就不會(huì)動(dòng)你的SQL)。有時(shí)候優(yōu)化器仍然會(huì)修改我們優(yōu)化好的SQL，然后再去執(zhí)行。
1）查看執(zhí)行計(jì)劃
語法：explain + SQL語句
eg：explain select * from tb;
2）“執(zhí)行計(jì)劃”中需要知道的幾個(gè)“關(guān)鍵字”
id ：編號(hào)
select_type ：查詢類型
table ：表
type ：類型
possible_keys ：預(yù)測(cè)用到的索引
key ：實(shí)際使用的索引
key_len ：實(shí)際使用索引的長(zhǎng)度
ref ：表之間的引用
rows ：通過索引查詢到的數(shù)據(jù)量
Extra ：額外的信息
建表語句和插入數(shù)據(jù)：
#?建表語句
create?table?course
(
????cid?int(3),
????cname?varchar(20),
????tid?int(3)
);
create?table?teacher
(
????tid?int(3),
????tname?varchar(20),
????tcid?int(3)
);
create?table?teacherCard
(
????tcid?int(3),
????tcdesc?varchar(200)
);
#?插入數(shù)據(jù)
insert?into?course?values(1,'java',1);
insert?into?course?values(2,'html',1);
insert?into?course?values(3,'sql',2);
insert?into?course?values(4,'web',3);
insert?into?teacher?values(1,'tz',1);
insert?into?teacher?values(2,'tw',2);
insert?into?teacher?values(3,'tl',3);
insert?into?teacherCard?values(1,'tzdesc')?;
insert?into?teacherCard?values(2,'twdesc')?;
insert?into?teacherCard?values(3,'tldesc')?;explain執(zhí)行計(jì)劃常用關(guān)鍵字詳解
1）id關(guān)鍵字的使用說明
① 案例：查詢課程編號(hào)為2 或 教師證編號(hào)為3 的老師信息：
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?t.*
from?teacher?t,course?c,teacherCard?tc
where?t.tid?=?c.tid?and?t.tcid?=?tc.tcid
and?(c.cid?=?2?or?tc.tcid?=?3);結(jié)果如下：
接著，在往teacher表中增加幾條數(shù)據(jù)。
insert?into?teacher?values(4,'ta',4);
insert?into?teacher?values(5,'tb',5);
insert?into?teacher?values(6,'tc',6);再次查看執(zhí)行計(jì)劃。
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?t.*
from?teacher?t,course?c,teacherCard?tc
where?t.tid?=?c.tid?and?t.tcid?=?tc.tcid
and?(c.cid?=?2?or?tc.tcid?=?3);結(jié)果如下：
表的執(zhí)行順序 ，因表數(shù)量改變而改變的原因：笛卡爾積。
a???b???c
2???3???4
最終：2 * 3 * 4 ?= 6 * 4 = 24
c???b???a
4???3???2
最終：4 * 3 * 2 = 12 * 2 = 24分析：最終執(zhí)行的條數(shù)，雖然是一致的。但是中間過程，有一張臨時(shí)表是6，一張臨時(shí)表是12，很明顯6 < 12，對(duì)于內(nèi)存來說，數(shù)據(jù)量越小越好，因此優(yōu)化器肯定會(huì)選擇第一種執(zhí)行順序。
結(jié)論：id值相同，從上往下順序執(zhí)行。表的執(zhí)行順序因表數(shù)量的改變而改變。
② 案例：查詢教授SQL課程的老師的描述(desc)
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?tc.tcdesc?from?teacherCard?tc?
where?tc.tcid?=?
(
????select?t.tcid?from?teacher?t?
????where??t.tid?=??
????(select?c.tid?from?course?c?where?c.cname?=?'sql')
);結(jié)果如下：
結(jié)論：id值不同，id值越大越優(yōu)先查詢。這是由于在進(jìn)行嵌套子查詢時(shí)，先查內(nèi)層，再查外層。
③ 針對(duì)②做一個(gè)簡(jiǎn)單的修改
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?t.tname?,tc.tcdesc?from?teacher?t,teacherCard?tc?
where?t.tcid=?tc.tcid
and?t.tid?=?(select?c.tid?from?course?c?where?cname?=?'sql')?;結(jié)果如下：
結(jié)論：id值有相同，又有不同。id值越大越優(yōu)先；id值相同，從上往下順序執(zhí)行。
2）select_type關(guān)鍵字的使用說明：查詢類型
① simple：簡(jiǎn)單查詢
不包含子查詢，不包含union查詢。
explain?select?*?from?teacher;結(jié)果如下：
② primary：包含子查詢的主查詢(最外層)
③ subquery：包含子查詢的主查詢(非最外層)
④ derived：衍生查詢(用到了臨時(shí)表)
a.在from子查詢中，只有一張表；
b.在from子查詢中，如果table1 union table2，則table1就是derived表；
explain?select??cr.cname?????
from?(?select?*?from?course?where?tid?=?1??union?select?*?from?course?where?tid?=?2?)?cr?;結(jié)果如下：
⑤ union：union之后的表稱之為union表，如上例
⑥ union result：告訴我們，哪些表之間使用了union查詢
3）type關(guān)鍵字的使用說明：索引類型
system、const只是理想狀況，實(shí)際上只能優(yōu)化到index --> range --> ref這個(gè)級(jí)別。要對(duì)type進(jìn)行優(yōu)化的前提是，你得創(chuàng)建索引。
① system
源表只有一條數(shù)據(jù)(實(shí)際中，基本不可能)；
衍生表只有一條數(shù)據(jù)的主查詢(偶爾可以達(dá)到)。
② const
僅僅能查到一條數(shù)據(jù)的SQL ,僅針對(duì)Primary key或unique索引類型有效。
explain?select?tid?from?test01?where?tid?=1?;結(jié)果如下：
刪除以前的主鍵索引后，此時(shí)我們添加一個(gè)其他的普通索引：
create?index?test01_index?on?test01(tid)?;
#?再次查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?tid?from?test01?where?tid?=1?;結(jié)果如下：
③ eq_ref
唯一性索引，對(duì)于每個(gè)索引鍵的查詢，返回匹配唯一行數(shù)據(jù)（有且只有1個(gè)，不能多 、不能0），并且查詢結(jié)果和數(shù)據(jù)條數(shù)必須一致。
此種情況常見于唯一索引和主鍵索引。
delete?from?teacher?where?tcid?>=?4;
alter?table?teacherCard?add?constraint?pk_tcid?primary?key(tcid);
alter?table?teacher?add?constraint?uk_tcid?unique?index(tcid)?;
explain?select?t.tcid?from?teacher?t,teacherCard?tc?where?t.tcid?=?tc.tcid?;結(jié)果如下：
總結(jié)：以上SQL，用到的索引是t.tcid，即teacher表中的tcid字段；如果teacher表的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和連接查詢的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)一致（都是3條數(shù)據(jù)），則有可能滿足eq_ref級(jí)別；否則無法滿足。條件很苛刻，很難達(dá)到。
④ ref
非唯一性索引，對(duì)于每個(gè)索引鍵的查詢，返回匹配的所有行（可以0，可以1，可以多）
準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：
創(chuàng)建索引，并查看執(zhí)行計(jì)劃：
#?添加索引
alter?table?teacher?add?index?index_name?(tname)?;
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?teacher?????where?tname?=?'tz';結(jié)果如下：
⑤ range
檢索指定范圍的行 ,where后面是一個(gè)范圍查詢(between, >, <, >=, in)
in有時(shí)候會(huì)失效，從而轉(zhuǎn)為無索引時(shí)候的ALL
#?添加索引
alter?table?teacher?add?index?tid_index?(tid)?;
#?查看執(zhí)行計(jì)劃：以下寫了一種等價(jià)SQL寫法，查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?t.*?from?teacher?t?where?t.tid?in?(1,2)?;
explain?select?t.*?from?teacher?t?where?t.tid?<3?;結(jié)果如下：
⑥ index
查詢?nèi)克饕械臄?shù)據(jù)(掃描整個(gè)索引)
⑦ ALL
查詢?nèi)吭幢碇械臄?shù)據(jù)(暴力掃描全表)
注意：cid是索引字段，因此查詢索引字段，只需要掃描索引表即可。但是tid不是索引字段，查詢非索引字段，需要暴力掃描整個(gè)源表，會(huì)消耗更多的資源。
4）possible_keys和key
possible_keys可能用到的索引。是一種預(yù)測(cè)，不準(zhǔn)。了解一下就好。
key指的是實(shí)際使用的索引。
#?先給course表的cname字段，添加一個(gè)索引
create?index?cname_index?on?course(cname);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?t.tname?,tc.tcdesc?from?teacher?t,teacherCard?tc
where?t.tcid=?tc.tcid
and?t.tid?=?(select?c.tid?from?course?c?where?cname?=?'sql')?;結(jié)果如下：
有一點(diǎn)需要注意的是：如果possible_key/key是NULL，則說明沒用索引。
5）key_len
索引的長(zhǎng)度，用于判斷復(fù)合索引是否被完全使用(a,b,c)。
① 新建一張新表，用于測(cè)試
#?創(chuàng)建表
create?table?test_kl
(
????name?char(20)?not?null?default?''
);
#?添加索引
alter?table?test_kl?add?index?index_name(name)?;
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?test_kl?where?name?=''?;?結(jié)果如下：
結(jié)果分析：因?yàn)槲覜]有設(shè)置服務(wù)端的字符集，因此默認(rèn)的字符集使用的是latin1，對(duì)于latin1一個(gè)字符代表一個(gè)字節(jié)，因此這列的key_len的長(zhǎng)度是20，表示使用了name這個(gè)索引。
② 給test_kl表，新增name1列，該列沒有設(shè)置“not null”
結(jié)果如下：
結(jié)果分析：如果索引字段可以為null，則mysql底層會(huì)使用1個(gè)字節(jié)用于標(biāo)識(shí)。
③ 刪除原來的索引name和name1，新增一個(gè)復(fù)合索引
#?刪除原來的索引name和name1
drop?index?index_name?on?test_kl?;
drop?index?index_name1?on?test_kl?;
#?增加一個(gè)復(fù)合索引?
create?index?name_name1_index?on?test_kl(name,name1);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?test_kl?where?name1?=?''?;?--121
explain?select?*?from?test_kl?where?name?=?''?;?--60結(jié)果如下：
結(jié)果分析：對(duì)于下面這個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，可以看到我們只使用了復(fù)合索引的第一個(gè)索引字段name，因此key_len是20，這個(gè)很清楚。再看上面這個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，我們雖然僅僅在where后面使用了復(fù)合索引字段中的name1字段，但是你要使用復(fù)合索引的第2個(gè)索引字段，會(huì)默認(rèn)使用了復(fù)合索引的第1個(gè)索引字段name，由于name1可以是null，因此key_len = 20 + 20 + 1 = 41呀！
④ 再次怎加一個(gè)name2字段，并為該字段創(chuàng)建一個(gè)索引。
不同的是：該字段數(shù)據(jù)類型是varchar
#?新增一個(gè)字段name2，name2可以為null
alter?table?test_kl?add?column?name2?varchar(20)?;?
#?給name2字段，設(shè)置為索引字段
alter?table?test_kl?add?index?name2_index(name2)?;
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?test_kl?where?name2?=?''?;??結(jié)果如下：
結(jié)果分析：key_len = 20 + 1 + 2，這個(gè)20 + 1我們知道，這個(gè)2又代表什么呢？原來varchar屬于可變長(zhǎng)度，在mysql底層中，用2個(gè)字節(jié)標(biāo)識(shí)可變長(zhǎng)度。
6）ref
這里的ref的作用，指明當(dāng)前表所參照的字段。
注意與type中的ref值區(qū)分。在type中，ref只是type類型的一種選項(xiàng)值。
#?給course表的tid字段，添加一個(gè)索引
create?index?tid_index?on?course(tid);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?course?c,teacher?t?
where?c.tid?=?t.tid??
and?t.tname?=?'tw';結(jié)果如下：
結(jié)果分析：有兩個(gè)索引，c表的c.tid引用的是t表的tid字段，因此可以看到顯示結(jié)果為【數(shù)據(jù)庫(kù)名.t.tid】，t表的t.name引用的是一個(gè)常量"tw"，因此可以看到結(jié)果顯示為const，表示一個(gè)常量。
7）rows(這個(gè)目前還是有點(diǎn)疑惑)
被索引優(yōu)化查詢的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù) (實(shí)際通過索引而查詢到的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù))
explain?select?*?
from?course?c,teacher?t??
where?c.tid?=?t.tid
and?t.tname?=?'tz'?;結(jié)果如下：
8）extra
表示其他的一些說明，也很有用。
① using filesort：針對(duì)單索引的情況
當(dāng)出現(xiàn)了這個(gè)詞，表示你當(dāng)前的SQL性能消耗較大。表示進(jìn)行了一次“額外”的排序。常見于order by語句中。
Ⅰ 什么是“額外”的排序？
為了講清楚這個(gè)，我們首先要知道什么是排序。我們?yōu)榱私o某一個(gè)字段進(jìn)行排序的時(shí)候，首先你得先查詢到這個(gè)字段，然后在將這個(gè)字段進(jìn)行排序。
緊接著，我們查看如下兩個(gè)SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃。
#?新建一張表，建表同時(shí)創(chuàng)建索引
create?table?test02
(
????a1?char(3),
????a2?char(3),
????a3?char(3),
????index?idx_a1(a1),
????index?idx_a2(a2),
????index?idx_a3(a3)
);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?test02?where?a1?=''?order?by?a1?;
explain?select?*?from?test02?where?a1?=''?order?by?a2?;?結(jié)果如下：
結(jié)果分析：對(duì)于第一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，where后面我們先查詢了a1字段，然后再利用a1做了依次排序，這個(gè)很輕松。但是對(duì)于第二個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，where后面我們查詢了a1字段，然而利用的卻是a2字段進(jìn)行排序，此時(shí)myql底層會(huì)進(jìn)行一次查詢，進(jìn)行“額外”的排序。
總結(jié)：對(duì)于單索引，如果排序和查找是同一個(gè)字段，則不會(huì)出現(xiàn)using filesort；如果排序和查找不是同一個(gè)字段，則會(huì)出現(xiàn)using filesort；因此where哪些字段，就order by哪些些字段。
② using filesort：針對(duì)復(fù)合索引的情況
不能跨列(官方術(shù)語：最佳左前綴)
#?刪除test02的索引
drop?index?idx_a1?on?test02;
drop?index?idx_a2?on?test02;
drop?index?idx_a3?on?test02;
#?創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
alter?table?test02?add?index?idx_a1_a2_a3?(a1,a2,a3)?;
#?查看下面SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*from?test02?where?a1=''?order?by?a3?;??--using?filesort
explain?select?*from?test02?where?a2=''?order?by?a3?;?--using?filesort
explain?select?*from?test02?where?a1=''?order?by?a2?;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：復(fù)合索引的順序是(a1,a2,a3)，可以看到a1在最左邊，因此a1就叫做“最佳左前綴”，如果要使用后面的索引字段，必須先使用到這個(gè)a1字段。對(duì)于explain1，where后面我們使用a1字段，但是后面的排序使用了a3，直接跳過了a2，屬于跨列；對(duì)于explain2，where后面我們使用了a2字段，直接跳過了a1字段，也屬于跨列；對(duì)于explain3，where后面我們使用a1字段，后面使用的是a2字段，因此沒有出現(xiàn)【using filesort】。
③ using temporary
當(dāng)出現(xiàn)了這個(gè)詞，也表示你當(dāng)前的SQL性能消耗較大。這是由于當(dāng)前SQL用到了臨時(shí)表。一般出現(xiàn)在group by中。
explain?select?a1?from?test02?where?a1?in?('1','2','3')?group?by?a1?;
explain?select?a1?from?test02?where?a1?in?('1','2','3')?group?by?a2?;?--using?temporary結(jié)果如下：
結(jié)果分析：當(dāng)你查詢哪個(gè)字段，就按照那個(gè)字段分組，否則就會(huì)出現(xiàn)using temporary。
針對(duì)using temporary，我們?cè)诳匆粋€(gè)例子：
using temporary表示需要額外再使用一張表，一般出現(xiàn)在group by語句中。雖然已經(jīng)有表了，但是不適用，必須再來一張表。
再次來看mysql的編寫過程和解析過程。
Ⅰ 編寫過程
select?dinstinct??..from??..join?..on?..where?..group?by?..having?..order?by?..limit?..Ⅱ 解析過程
from?..?on..?join?..where?..group?by?..having?..select?dinstinct?..order?by?..limit?..很顯然，where后是group by，然后才是select。基于此，我們?cè)俨榭慈缦聝蓚€(gè)SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃。
explain?select?*?from?test03?where?a2=2?and?a4=4?group?by?a2,a4;
explain?select?*?from?test03?where?a2=2?and?a4=4?group?by?a3;分析如下：對(duì)于第一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，where后面是a2和a4，接著我們按照a2和a4分組，很明顯這兩張表已經(jīng)有了，直接在a2和a4上分組就行了。但是對(duì)于第二個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，where后面是a2和a4，接著我們卻按照a3分組，很明顯我們沒有a3這張表，因此有需要再來一張臨時(shí)表a3。因此就會(huì)出現(xiàn)using temporary。
④ using index
當(dāng)你看到這個(gè)關(guān)鍵詞，恭喜你，表示你的SQL性能提升了。
using index稱之為“索引覆蓋”。
當(dāng)出現(xiàn)了using index，就表示不用讀取源表，而只利用索引獲取數(shù)據(jù)，不需要回源表查詢。
只要使用到的列，全部出現(xiàn)在索引中，就是索引覆蓋。
#?刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2_a3
drop?index?idx_a1_a2_a3?on?test02;
#?重新創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引idx_a1_a2
create?index?idx_a1_a2?on?test02(a1,a2);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?a1,a3?from?test02?where?a1=''?or?a3=?''?;
explain?select?a1,a2?from?test02?where?a1=''?and?a2=?''?;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：我們創(chuàng)建的是a1和a2的復(fù)合索引，對(duì)于第一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，我們卻出現(xiàn)了a3，該字段并沒有創(chuàng)建索引，因此沒有出現(xiàn)using index，而是using where，表示我們需要回表查詢。對(duì)于第二個(gè)執(zhí)行計(jì)劃，屬于完全的索引覆蓋，因此出現(xiàn)了using index。
針對(duì)using index，我們?cè)诓榭匆粋€(gè)案例：
explain?select?a1,a2?from?test02?where?a1=''?or?a2=?''?;
explain?select?a1,a2?from?test02;結(jié)果如下：
如果用到了索引覆蓋(using index時(shí))，會(huì)對(duì)possible_keys和key造成影響：
a.如果沒有where，則索引只出現(xiàn)在key中；
b.如果有where，則索引 出現(xiàn)在key和possible_keys中。
⑤ using where
表示需要【回表查詢】，表示既在索引中進(jìn)行了查詢，又回到了源表進(jìn)行了查詢。
#?刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2
drop?index?idx_a1_a2?on?test02;
#?將a1字段，新增為一個(gè)索引
create?index?a1_index?on?test02(a1);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?a1,a3?from?test02?where?a1=""?and?a3=""?;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：我們既使用了索引a1，表示我們使用了索引進(jìn)行查詢。但是又對(duì)于a3字段，我們并沒有使用索引，因此對(duì)于a3字段，需要回源表查詢，這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)了using where。
⑥ impossible where(了解)
當(dāng)where子句永遠(yuǎn)為False的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)impossible where
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?a1?from?test02?where?a1="a"?and?a1="b"?;結(jié)果如下：
6、優(yōu)化示例
1）引入案例
#?創(chuàng)建新表
create?table?test03
(
????a1?int(4)?not?null,
????a2?int(4)?not?null,
????a3?int(4)?not?null,
????a4?int(4)?not?null
);
#?創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
create?index?a1_a2_a3_test03?on?test03(a1,a2,a3);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?a3?from?test03?where?a1=1?and?a2=2?and?a3=3;結(jié)果如下：
推薦寫法：復(fù)合索引順序和使用順序一致。
下面看看【不推薦寫法】：復(fù)合索引順序和使用順序不一致。
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?a3?from?test03?where?a3=1?and?a2=2?and?a1=3;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：雖然結(jié)果和上述結(jié)果一致，但是不推薦這樣寫。但是這樣寫怎么又沒有問題呢？這是由于SQL優(yōu)化器的功勞，它幫我們調(diào)整了順序。
最后再補(bǔ)充一點(diǎn)：對(duì)于復(fù)合索引，不要跨列使用
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?a3?from?test03?where?a1=1?and?a3=2?group?by?a3;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：a1_a2_a3是一個(gè)復(fù)合索引，我們使用a1索引后，直接跨列使用了a3，直接跳過索引a2，因此索引a3失效了，當(dāng)使用a3進(jìn)行分組的時(shí)候，就會(huì)出現(xiàn)using where。
2）單表優(yōu)化
#?創(chuàng)建新表
create?table?book
(
????????bid?int(4)?primary?key,
????????name?varchar(20)?not?null,
????????authorid?int(4)?not?null,
????????publicid?int(4)?not?null,
????????typeid?int(4)?not?null?
);
#?插入數(shù)據(jù)
insert?into?book?values(1,'tjava',1,1,2)?;
insert?into?book?values(2,'tc',2,1,2)?;
insert?into?book?values(3,'wx',3,2,1)?;
insert?into?book?values(4,'math',4,2,3)?;????結(jié)果如下：
案例：查詢authorid=1且typeid為2或3的bid，并根據(jù)typeid降序排列。
explain?
select?bid?from?book?
where?typeid?in(2,3)?and?authorid=1??
order?by?typeid?desc?;????結(jié)果如下：
這是沒有進(jìn)行任何優(yōu)化的SQL，可以看到typ為ALL類型，extra為using filesort，可以想象這個(gè)SQL有多恐怖。
優(yōu)化：添加索引的時(shí)候，要根據(jù)MySQL解析順序添加索引，又回到了MySQL的解析順序，下面我們?cè)賮砜纯碝ySQL的解析順序。
from?..?on..?join?..where?..group?by?..having?..select?dinstinct?..order?by?..limit?..① 優(yōu)化1：基于此，我們進(jìn)行索引的添加，并再次查看執(zhí)行計(jì)劃。
#?添加索引
create?index?typeid_authorid_bid?on?book(typeid,authorid,bid);
#?再次查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?
select?bid?from?book?
where?typeid?in(2,3)?and?authorid=1??
order?by?typeid?desc?;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：結(jié)果并不是和我們想象的一樣，還是出現(xiàn)了using where，查看索引長(zhǎng)度key_len=8，表示我們只使用了2個(gè)索引，有一個(gè)索引失效了。
② 優(yōu)化2：使用了in有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致索引失效，基于此有了如下一種優(yōu)化思路。
將in字段放在最后面。需要注意一點(diǎn)：每次創(chuàng)建新的索引的時(shí)候，最好是刪除以前的廢棄索引，否則有時(shí)候會(huì)產(chǎn)生干擾(索引之間)。
#?刪除以前的索引
drop?index?typeid_authorid_bid?on?book;
#?再次創(chuàng)建索引
create?index?authorid_typeid_bid?on?book(authorid,typeid,bid);
#?再次查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?
select?bid?from?book?
where?authorid=1??and?typeid?in(2,3)??
order?by?typeid?desc?;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：這里雖然沒有變化，但是這是一種優(yōu)化思路。
總結(jié)如下：
a.最佳做前綴，保持索引的定義和使用的順序一致性
b.索引需要逐步優(yōu)化(每次創(chuàng)建新索引，根據(jù)情況需要?jiǎng)h除以前的廢棄索引)
c.將含In的范圍查詢，放到where條件的最后，防止失效。
本例中同時(shí)出現(xiàn)了Using where（需要回原表）; Using index（不需要回原表）：原因，where authorid=1 and typeid in(2,3)中authorid在索引(authorid,typeid,bid)中，因此不需要回原表（直接在索引表中能查到）；而typeid雖然也在索引(authorid,typeid,bid)中，但是含in的范圍查詢已經(jīng)使該typeid索引失效，因此相當(dāng)于沒有typeid這個(gè)索引，所以需要回原表（using where）；
例如以下沒有了In，則不會(huì)出現(xiàn)using where：
explain?select?bid?from?book?
where??authorid=1?and?typeid?=3
order?by?typeid?desc?;結(jié)果如下：
3）兩表優(yōu)化
#?創(chuàng)建teacher2新表
create?table?teacher2
(
????????tid?int(4)?primary?key,
????????cid?int(4)?not?null
);
#?插入數(shù)據(jù)
insert?into?teacher2?values(1,2);
insert?into?teacher2?values(2,1);
insert?into?teacher2?values(3,3);
#?創(chuàng)建course2新表
create?table?course2
(
????cid?int(4)?,
????cname?varchar(20)
);
#?插入數(shù)據(jù)
insert?into?course2?values(1,'java');
insert?into?course2?values(2,'python');
insert?into?course2?values(3,'kotlin');案例：使用一個(gè)左連接，查找教java課程的所有信息。
explain?
select?*
from?teacher2?t?
left?outer?join?course2?c
on?t.cid=c.cid?
where?c.cname='java';結(jié)果如下：
① 優(yōu)化
對(duì)于兩張表，索引往哪里加？答：對(duì)于表連接，小表驅(qū)動(dòng)大表。索引建立在經(jīng)常使用的字段上。
為什么小表驅(qū)動(dòng)大表好一些呢？
????小表:10
????大表:300
#?小表驅(qū)動(dòng)大表
select?...where?小表.x10=大表.x300?;
for(int?i=0;i<小表.length10;i++)
{
????for(int?j=0;j<大表.length300;j++)
????{
????????...
????}
}
#?大表驅(qū)動(dòng)小表
select?...where?大表.x300=小表.x10?;
for(int?i=0;i<大表.length300;i++)
{
????for(int?j=0;j<小表.length10;j++)
????{
????????...
????}
}分析：以上2個(gè)FOR循環(huán)，最終都會(huì)循環(huán)3000次；但是對(duì)于雙層循環(huán)來說：一般建議，將數(shù)據(jù)小的循環(huán)，放外層。數(shù)據(jù)大的循環(huán)，放內(nèi)層。不用管這是為什么，這是編程語言的一個(gè)原則，對(duì)于雙重循環(huán)，外層循環(huán)少，內(nèi)存循環(huán)大，程序的性能越高。
結(jié)論：當(dāng)編寫【…on t.cid=c.cid】時(shí)，將數(shù)據(jù)量小的表放左邊（假設(shè)此時(shí)t表數(shù)據(jù)量小，c表數(shù)據(jù)量大。）
我們已經(jīng)知道了，對(duì)于兩表連接，需要利用小表驅(qū)動(dòng)大表，例如【…on t.cid=c.cid】，t如果是小表(10條)，c如果是大表(300條)，那么t每循環(huán)1次，就需要循環(huán)300次，即t表的t.cid字段屬于，經(jīng)常使用的字段，因此需要給cid字段添加索引。
更深入的說明：一般情況下，左連接給左表加索引。右連接給右表加索引。其他表需不需要加索引，我們逐步嘗試。
#?給左表的字段加索引
create?index?cid_teacher2?on?teacher2(cid);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?
select?*
from?teacher2?t?
left?outer?join?course2?c
on?t.cid=c.cid?
where?c.cname='java';結(jié)果如下：
當(dāng)然你可以下去接著優(yōu)化，給cname添加一個(gè)索引。索引優(yōu)化是一個(gè)逐步的過程，需要一點(diǎn)點(diǎn)嘗試。
#?給cname的字段加索引
create?index?cname_course2?on?course2(cname);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?
select?t.cid,c.cname
from?teacher2?t?
left?outer?join?course2?c
on?t.cid=c.cid?
where?c.cname='java';結(jié)果如下：
最后補(bǔ)充一個(gè)：Using join buffer是extra中的一個(gè)選項(xiàng)，表示Mysql引擎使用了“連接緩存”，即MySQL底層動(dòng)了你的SQL，你寫的太差了。
4）三表優(yōu)化
大于等于張表，優(yōu)化原則一樣
小表驅(qū)動(dòng)大表
索引建立在經(jīng)常查詢的字段上
7、避免索引失效的一些原則
① 復(fù)合索引需要注意的點(diǎn)
復(fù)合索引，不要跨列或無序使用(最佳左前綴)
復(fù)合索引，盡量使用全索引匹配，也就是說，你建立幾個(gè)索引，就使用幾個(gè)索引
② 不要在索引上進(jìn)行任何操作(計(jì)算、函數(shù)、類型轉(zhuǎn)換)，否則索引失效
explain?select?*?from?book?where?authorid?=?1?and?typeid?=?2;
explain?select?*?from?book?where?authorid*2?=?1?and?typeid?=?2?;結(jié)果如下：
③ 索引不能使用不等于（!= <>）或is null (is not null)，否則自身以及右側(cè)所有全部失效(針對(duì)大多數(shù)情況)。復(fù)合索引中如果有>，則自身和右側(cè)索引全部失效。
#?針對(duì)不是復(fù)合索引的情況
explain?select?*?from?book?where?authorid?!=?1?and?typeid?=2?;
explain?select?*?from?book?where?authorid?!=?1?and?typeid?!=2?;結(jié)果如下：
再觀看下面這個(gè)案例：
#?刪除單獨(dú)的索引
drop?index?authorid_index?on?book;
drop?index?typeid_index?on?book;
#?創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
alter?table?book?add?index?idx_book_at?(authorid,typeid);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?book?where?authorid?>?1?and?typeid?=?2?;
explain?select?*?from?book?where?authorid?=?1?and?typeid?>?2?;結(jié)果如下：
結(jié)論：復(fù)合索引中如果有【>】，則自身和右側(cè)索引全部失效。
在看看復(fù)合索引中有【<】的情況：
我們學(xué)習(xí)索引優(yōu)化 ，是一個(gè)大部分情況適用的結(jié)論，但由于SQL優(yōu)化器等原因 該結(jié)論不是100%正確。一般而言， 范圍查詢（> < in），之后的索引失效。
④ SQL優(yōu)化，是一種概率層面的優(yōu)化。至于是否實(shí)際使用了我們的優(yōu)化，需要通過explain進(jìn)行推測(cè)。
#?刪除復(fù)合索引
drop?index?authorid_typeid_bid?on?book;
#?為authorid和typeid，分別創(chuàng)建索引
create?index?authorid_index?on?book(authorid);
create?index?typeid_index?on?book(typeid);
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?book?where?authorid?=?1?and?typeid?=2?;結(jié)果如下：
結(jié)果分析：我們創(chuàng)建了兩個(gè)索引，但是實(shí)際上只使用了一個(gè)索引。因?yàn)閷?duì)于兩個(gè)單獨(dú)的索引，程序覺得只用一個(gè)索引就夠了，不需要使用兩個(gè)。
當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引，再次執(zhí)行上面的SQL：
#?查看執(zhí)行計(jì)劃
explain?select?*?from?book?where?authorid?=?1?and?typeid?=2?;結(jié)果如下：
⑤ 索引覆蓋，百分之百?zèng)]問題
⑥ like盡量以“常量”開頭，不要以’%'開頭，否則索引失效
explain?select?*?from?teacher?where?tname?like?"%x%"?;
explain?select?*?from?teacher??where?tname?like?'x%';
explain?select?tname?from?teacher??where?tname?like?'%x%';結(jié)果如下：
結(jié)論如下：like盡量不要使用類似"%x%"情況，但是可以使用"x%"情況。如果非使用 "%x%"情況，需要使用索引覆蓋。
⑦ 盡量不要使用類型轉(zhuǎn)換（顯示、隱式），否則索引失效
explain?select?*?from?teacher?where?tname?=?'abc'?;
explain?select?*?from?teacher?where?tname?=?123?;結(jié)果如下：
⑧ 盡量不要使用or，否則索引失效
explain?select?*?from?teacher?where?tname?=''?and?tcid?>1?;
explain?select?*?from?teacher?where?tname?=''?or?tcid?>1?;結(jié)果如下：
注意：or很猛，會(huì)讓自身索引和左右兩側(cè)的索引都失效。
8、一些其他的優(yōu)化方法
1）exists和in的優(yōu)化
如果主查詢的數(shù)據(jù)集大，則使用i關(guān)鍵字，效率高。
如果子查詢的數(shù)據(jù)集大，則使用exist關(guān)鍵字,效率高。
select?..from?table?where?exist?(子查詢)?;
select?..from?table?where?字段?in??(子查詢)?;2）order by優(yōu)化
IO就是訪問硬盤文件的次數(shù)
using filesort 有兩種算法：雙路排序、單路排序（根據(jù)IO的次數(shù)）
MySQL4.1之前默認(rèn)使用雙路排序；雙路：掃描2次磁盤(1：從磁盤讀取排序字段,對(duì)排序字段進(jìn)行排序(在buffer中進(jìn)行的排序)2：掃描其他字段)
MySQL4.1之后默認(rèn)使用單路排序：只讀取一次（全部字段），在buffer中進(jìn)行排序。但種單路排序會(huì)有一定的隱患(不一定真的是“單路/1次IO”，有可能多次IO)。原因：如果數(shù)據(jù)量特別大，則無法將所有字段的數(shù)據(jù)一次性讀取完畢，因此會(huì)進(jìn)行“分片讀取、多次讀取”。
注意：?jiǎn)温放判?比雙路排序 會(huì)占用更多的buffer。
單路排序在使用時(shí)，如果數(shù)據(jù)大，可以考慮調(diào)大buffer的容量大小：
#?不一定真的是“單路/1次IO”，有可能多次IO
set?max_length_for_sort_data?=?1024?如果max_length_for_sort_data值太低，則mysql會(huì)自動(dòng)從 單路->雙路(太低：需要排序的列的總大小超過了max_length_for_sort_data定義的字節(jié)數(shù))
① 提高order by查詢的策略：
選擇使用單路、雙路 ；調(diào)整buffer的容量大小
避免使用select * …（select后面寫所有字段，也比寫*效率高）
復(fù)合索引，不要跨列使用 ，避免using filesort保證全部的排序字段，排序的一致性（都是升序或降序）
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