很多朋友經(jīng)常會遇到如下情況：

• 在做數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析時，分析兩分鐘，跑數(shù)兩小時......
• Web 開發(fā)時候，通常的性能瓶頸，主要出現(xiàn)在數(shù)據(jù)查詢時候.......

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。

本文涉及三大部分：

1、SQL介紹

2、SQL優(yōu)化方法

3、SQL優(yōu)化實例

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在細分為sql層和存儲引擎層。

當查詢出數(shù)據(jù)以后，會返回給執(zhí)行器。執(zhí)行器一方面將結(jié)果寫到查詢緩存里面，當你下次再次查詢的時候，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)庫的引擎

① show engines;

② show variables like “%storage_engine%”;

3）指定數(shù)據(jù)庫對象的存儲引擎

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;

2、SQL優(yōu)化

1）為什么需要進行SQL優(yōu)化？

在進行多表連接查詢、子查詢等操作的時候，由于你寫出的SQL語句欠佳，導(dǎo)致的服務(wù)器執(zhí)行時間太長，我們等待結(jié)果的時間太長?；诖?，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 ..

提供一個網(wǎng)站，詳細說明了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。

索引相當于字典的目錄。利用字典目錄查找漢字的過程，就相當于利用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)。

這個圖示只是為了幫我們簡單理解索引的，真實的關(guān)于【B+樹】的說明，我們會在下面進行說明。

索引是怎么查找數(shù)據(jù)的呢？兩個字【指向】，上圖中我們給age列指定了一個索引，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硬件地址，例如索引中的age=50，指向的就是源表中該行的標識符(“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，當你指定了某個索引，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。當我們不加索引的時候，會從上到下掃描源表，當掃描到第5行的時候，找到了我們想要找到了元素，一共是查詢了5次。

當添加了索引以后，就直接在樹形結(jié)構(gòu)中進行查找，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，整個索引結(jié)束，一共進行了3次查找。是不是很方便，假如我們此時需要查找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.當數(shù)據(jù)量很大的時候，索引也會很大(當然相比于源表來說，還是相當小的)，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.頻繁進行改動的字段，不適合做索引；c.很少使用的字段，不需要加索引；

3.索引會提高數(shù)據(jù)查詢效率，但是會降低“增、刪、改”的效率。當不使用索引的時候，我們進行數(shù)據(jù)的增刪改，只需要操作源表即可，但是當我們添加索引后，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，因為我們大多數(shù)使用的就是查詢，“查詢”對于程序的性能影響是很大的。

5）索引的優(yōu)勢

1.提高查詢效率(降低了IO使用率)。當創(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】這樣一個操作，當不加索引，會把源表加載到內(nèi)存中做一個排序操作，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)點中。對于上圖來說，最下面的第3層，屬于葉子節(jié)點，真實數(shù)據(jù)部份都是存放在葉子節(jié)點當中的。

那么對于第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)點數(shù)”。圖中我們只有三個節(jié)點。

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

利用表中的某一個字段創(chuàng)建單值索引。一張表中往往有多個字段，也就是說每一列其實都可以創(chuàng)建一個索引，這個根據(jù)我們實際需求來進行創(chuàng)建。還需要注意的一點就是，一張表可以創(chuàng)建多個“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age、name創(chuàng)建一個單值索引，這樣一張表就有了兩個單值索引。

② 唯一索引

也是利用表中的某一個字段創(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id、學(xué)號sid，對于每個人都不一樣，因此可以用于創(chuàng)建唯一索引。

③ 復(fù)合索引

多個列共同構(gòu)成的索引。比如說我們創(chuàng)建這樣一個“復(fù)合索引”(name,age)，先利用name進行索引查詢，當name相同的時候，我們利用age再進行一次篩選。注意：復(fù)合索引的字段并不是非要都用完，當我們利用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，再進行這種創(chuàng)建索引方式的測試；

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 補充說明

如果某個字段是primary key，那么該字段默認就是主鍵索引。

主鍵索引和唯一索引非常相似。相同點：該列中的數(shù)據(jù)都不能有相同值；不同點：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)行計劃。該執(zhí)行計劃可以模擬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)化器自動優(yōu)化： 最開始講述MySQL執(zhí)行原理的時候，我們已經(jīng)知道MySQL有一個優(yōu)化器，當你寫了一個SQL語句的時候，SQL優(yōu)化器如果認為你寫的SQL語句不夠好，就會自動寫一個好一些的等價SQL去執(zhí)行。

SQL優(yōu)化器自動優(yōu)化功能【會干擾】我們的人為優(yōu)化功能。當我們查看了SQL執(zhí)行計劃以后，如果寫的不好，我們會去優(yōu)化自己的SQL。當我們以為自己優(yōu)化的很好的時候，最終的執(zhí)行計劃，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，有時候系統(tǒng)會按照我們優(yōu)化好的SQL去執(zhí)行結(jié)果(優(yōu)化器覺得你寫的差不多，就不會動你的SQL)。有時候優(yōu)化器仍然會修改我們優(yōu)化好的SQL，然后再去執(zhí)行。

1）查看執(zhí)行計劃

語法：explain + SQL語句

eg：explain select * from tb;

2）“執(zhí)行計劃”中需要知道的幾個“關(guān)鍵字”

id ：編號

select_type ：查詢類型

table ：表

type ：類型

possible_keys ：預(yù)測用到的索引

key ：實際使用的索引

key_len ：實際使用索引的長度

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') ;

5、explain執(zhí)行計劃常用關(guān)鍵字詳解

1）id關(guān)鍵字的使用說明

① 案例：查詢課程編號為2 或 教師證編號為3 的老師信息：

# 查看執(zhí)行計劃
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)行計劃。

# 查看執(zhí)行計劃
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，有一張臨時表是6，一張臨時表是12，很明顯6 < 12，對于內(nèi)存來說，數(shù)據(jù)量越小越好，因此優(yōu)化器肯定會選擇第一種執(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。這是由于在進行嵌套子查詢時，先查內(nèi)層，再查外層。

③ 針對②做一個簡單的修改

# 查看執(zhí)行計劃
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，實際上只能優(yōu)化到index --> range --> ref這個級別。要對type進行優(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(偶爾可以達到)。

② const

僅僅能查到一條數(shù)據(jù)的SQL ,僅針對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，此時我們添加一個其他的普通索引：

create index test01_index on test01(tid) ;
# 再次查看執(zhí)行計劃
explain select tid from test01 where tid =1 ;

結(jié)果如下：

③ eq_ref

唯一性索引，對于每個索引鍵的查詢，返回匹配唯一行數(shù)據(jù)（有且只有1個，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)個數(shù)和連接查詢的數(shù)據(jù)個數(shù)一致（都是3條數(shù)據(jù)），則有可能滿足eq_ref級別；否則無法滿足。條件很苛刻，很難達到。

④ ref

非唯一性索引，對于每個索引鍵的查詢，返回匹配的所有行（可以0，可以1，可以多）

準備數(shù)據(jù)：

創(chuàng)建索引，并查看執(zhí)行計劃：

# 添加索引
alter table teacher add index index_name (tname) ;
# 查看執(zhí)行計劃
explain select * from teacher     where tname = 'tz';

結(jié)果如下：

⑤ range

檢索指定范圍的行 ,where后面是一個范圍查詢(between, >, <, >=, in)

in有時候會失效，從而轉(zhuǎn)為無索引時候的ALL

# 添加索引
alter table teacher add index tid_index (tid) ;
# 查看執(zhí)行計劃：以下寫了一種等價SQL寫法，查看執(zhí)行計劃
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，需要暴力掃描整個源表，會消耗更多的資源。

4）possible_keys和key

possible_keys可能用到的索引。是一種預(yù)測，不準。了解一下就好。

key指的是實際使用的索引。

# 先給course表的cname字段，添加一個索引
create index cname_index on course(cname);
# 查看執(zhí)行計劃
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)行計劃
explain select * from test_kl where name ='' ;

結(jié)果如下：

結(jié)果分析：因為我沒有設(shè)置服務(wù)端的字符集，因此默認的字符集使用的是latin1，對于latin1一個字符代表一個字節(jié)，因此這列的key_len的長度是20，表示使用了name這個索引。

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底層會使用1個字節(jié)用于標識。

③ 刪除原來的索引name和name1，新增一個復(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 ;
# 增加一個復(fù)合索引
create index name_name1_index on test_kl(name,name1);
# 查看執(zhí)行計劃
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： 對于下面這個執(zhí)行計劃，可以看到我們只使用了復(fù)合索引的第一個索引字段name，因此key_len是20，這個很清楚。再看上面這個執(zhí)行計劃，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個索引字段，會默認使用了復(fù)合索引的第1個索引字段name，由于name1可以是null，因此key_len = 20 + 20 + 1 = 41呀！

④ 再次怎加一個name2字段，并為該字段創(chuàng)建一個索引。

不同的是：該字段數(shù)據(jù)類型是varchar

# 新增一個字段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20 + 1我們知道，這個2又代表什么呢？原來varchar屬于可變長度，在mysql底層中，用2個字節(jié)標識可變長度。

6）ref

這里的ref的作用，指明當前表所參照的字段。

注意與type中的ref值區(qū)分。在type中，ref只是type類型的一種選項值。

# 給course表的tid字段，添加一個索引
create index tid_index on course(tid);
# 查看執(zhí)行計劃
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)庫名.t.tid】，t表的t.name引用的是一個常量"tw"，因此可以看到結(jié)果顯示為const，表示一個常量。

7）rows(這個目前還是有點疑惑)

被索引優(yōu)化查詢的數(shù)據(jù)個數(shù) (實際通過索引而查詢到的數(shù)據(jù)個數(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：針對單索引的情況

當出現(xiàn)了這個詞，表示你當前的SQL性能消耗較大。表示進行了一次“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，我們首先要知道什么是排序。我們?yōu)榱私o某一個字段進行排序的時候，首先你得先查詢到這個字段，然后在將這個字段進行排序。

緊接著，我們查看如下兩個SQL語句的執(zhí)行計劃。

# 新建一張表，建表同時創(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： 對于第一個執(zhí)行計劃，where后面我們先查詢了a1字段，然后再利用a1做了依次排序，這個很輕松。但是對于第二個執(zhí)行計劃，where后面我們查詢了a1字段，然而利用的卻是a2字段進行排序，此時myql底層會進行一次查詢，進行“額外”的排序。

總結(jié)：對于單索引，如果排序和查找是同一個字段，則不會出現(xiàn)using filesort；如果排序和查找不是同一個字段，則會出現(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a1字段。對于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

當出現(xiàn)了這個詞，也表示你當前的SQL性能消耗較大。這是由于當前SQL用到了臨時表。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： 當你查詢哪個字段，就按照那個字段分組，否則就會出現(xiàn)using temporary。

針對using temporary，我們在看一個例子：

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?；诖耍覀冊俨榭慈缦聝蓚€SQL語句的執(zhí)行計劃。

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： 對于第一個執(zhí)行計劃，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。但是對于第二個執(zhí)行計劃，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表a3。因此就會出現(xiàn)using temporary。

④ using index

當你看到這個關(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)建一個復(fù)合索引
idx_a1_a2create index idx_a1_a2 on test02(a1,a2);
# 查看執(zhí)行計劃
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，對于第一個執(zhí)行計劃，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。對于第二個執(zhí)行計劃，屬于完全的索引覆蓋，因此出現(xiàn)了using index。

針對using index，我們在查看一個案例：

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)，會對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】，表示既在索引中進行了查詢，又回到了源表進行了查詢。

# 刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2
drop index idx_a1_a2 on test02;
# 將a1字段，新增為一個索引
create index a1_index on test02(a1);
# 查看執(zhí)行計劃
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行查詢。但是又對于a3字段，我們并沒有使用索引，因此對于a3字段，需要回源表查詢，這個時候出現(xiàn)了using where。

⑥ impossible where(了解)

當where子句永遠為False的時候，會出現(xiàn)impossible where

# 查看執(zhí)行計劃
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)建一個復(fù)合索引
create index a1_a2_a3_test03 on test03(a1,a2,a3);
# 查看執(zhí)行計劃
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。

最后再補充一點：對于復(fù)合索引，不要跨列使用

# 查看執(zhí)行計劃
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，當使用a3進行分組的時候，就會出現(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SQL有多恐怖。

優(yōu)化：添加索引的時候，要根據(jù)MySQL解析順序添加索引，又回到了MySQL的解析順序，下面我們再來看看MySQL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，我們進行索引的添加，并再次查看執(zhí)行計劃。

# 添加索引
create index typeid_authorid_bid on book(typeid,authorid,bid);
# 再次查看執(zhí)行計劃
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，查看索引長度key_len=8，表示我們只使用了2個索引，有一個索引失效了。

② 優(yōu)化2：使用了in有時候會導(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：每次創(chuàng)建新的索引的時候，最好是刪除以前的廢棄索引，否則有時候會產(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)情況需要刪除以前的廢棄索引)

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，因此相當于沒有typeid這個索引，所以需要回原表（using where）；

例如以下沒有了In，則不會出現(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

對于兩張表，索引往哪里加？答：對于表連接，小表驅(qū)動大表。索引建立在經(jīng)常使用的字段上。

為什么小表驅(qū)動大表好一些呢？

小表:10   
    大表:300
# 小表驅(qū)動大表
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FOR循環(huán)，最終都會循環(huán)3000次；但是對于雙層循環(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原則，對于雙重循環(huán)，外層循環(huán)少，內(nèi)存循環(huán)大，程序的性能越高。

結(jié)論：當編寫【…on t.cid=c.cid】時，將數(shù)據(jù)量小的表放左邊（假設(shè)此時t表數(shù)據(jù)量小，c表數(shù)據(jù)量大。）

我們已經(jīng)知道了，對于兩表連接，需要利用小表驅(qū)動大表，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：

當然你可以下去接著優(yōu)化，給cname添加一個索引。索引優(yōu)化是一個逐步的過程，需要一點點嘗試。

# 給cname的字段加索引
create index cname_course2 on course2(cname);
# 查看執(zhí)行計劃
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：

最后補充一個：Using join buffer是extra中的一個選項，表示Mysql引擎使用了“連接緩存”，即MySQL底層動了你的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

• 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，你建立幾個索引，就使用幾個索引

② 不要在索引上進行任何操作(計算、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：

再觀看下面這個案例：

# 刪除單獨的索引
drop index authorid_index on book;
drop index typeid_index on book;
# 創(chuàng)建一個復(fù)合索引
alter table book add index idx_book_at (authorid,typeid);
# 查看執(zhí)行計劃
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。至于是否實際使用了我們的優(yōu)化，需要通過explain進行推測。

# 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)建了兩個索引，但是實際上只使用了一個索引。因為對于兩個單獨的索引，程序覺得只用一個索引就夠了，不需要使用兩個。

當我們創(chuàng)建一個復(fù)合索引，再次執(zhí)行上面的SQL：

# 查看執(zhí)行計劃
explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;

結(jié)果如下：

⑤ 索引覆蓋，百分之百沒問題

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,對排序字段進行排序(在buffer中進行的排序)2：掃描其他字段)
• MySQL4.1之后默認使用單路排序：只讀取一次（全部字段），在buffer中進行排序。但種單路排序會有一定的隱患(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，因此會進行“分片讀取、多次讀取”。
• 注意：單路排序 比雙路排序 會占用更多的buffer。
• 單路排序在使用時，如果數(shù)據(jù)大，可以考慮調(diào)大buffer的容量大?。?/li>

# 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會自動從 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）