第10章_索引优化与查询优化

都有哪些维度可以进行数据库调优？简言之：

索引失效、没有充分利用到索引——建立索引
关联查询太多JOIN（设计缺陷或不得已的需求）——SQL优化
服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等）——调整my.cnf
数据过多——分库分表

关于数据库调优的知识非常分散。不同的DBMS，不同的公司，不同的职位，不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。

虽然SQL查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化两大块。

物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化，这里重点需要掌握索引的使用。
逻辑查询优化就是通过SQL等价变换提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法效率可能更高。

1. 数据准备

学员表 插 50万 条， 班级表 插 1万 条。

CREATE DATABASE atguigudb2;
USE atguigudb2;

步骤1：建表

CREATE TABLE `class` (
    `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `className` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
    `address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
    `monitor` INT NULL ,
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `student` (
    `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `stuno` INT NOT NULL ,
    `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
    `age` INT(3) DEFAULT NULL,
    `classId` INT(11) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    #CONSTRAINT `fk_class_id` FOREIGN KEY (`classId`) REFERENCES `t_class` (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

步骤2：设置参数

命令开启：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

步骤3：创建函数

保证每条数据都不同。

#随机产生字符串
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;
#假如要删除
#drop function rand_string;

随机产生班级编号

#用于随机产生多少到多少的编号
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;
#假如要删除
#drop function rand_num;

步骤4：创建存储过程

#创建往stu表中插入数据的存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( START INT , max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO student (stuno, name ,age ,classId ) VALUES
((START+i),rand_string(6),rand_num(1,50),rand_num(1,1000));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
#假如要删除
#drop PROCEDURE insert_stu;

创建往class表中插入数据的存储过程

#执行存储过程，往class表添加随机数据
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE `insert_class`( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0;
REPEAT
SET i = i + 1;
INSERT INTO class ( classname,address,monitor ) VALUES
(rand_string(8),rand_string(10),rand_num(1,100000));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#假如要删除
#drop PROCEDURE insert_class;

步骤5：调用存储过程

class

#执行存储过程，往class表添加1万条数据
CALL insert_class(10000);

stu

#执行存储过程，往stu表添加50万条数据
CALL insert_stu(100000,500000);

步骤6：删除某表上的索引

创建存储过程

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE `proc_drop_index`(dbname VARCHAR(200),tablename VARCHAR(200))
BEGIN
        DECLARE done INT DEFAULT 0;
        DECLARE ct INT DEFAULT 0;
        DECLARE _index VARCHAR(200) DEFAULT '';
        DECLARE _cur CURSOR FOR SELECT index_name FROM
information_schema.STATISTICS WHERE table_schema=dbname AND table_name=tablename AND
seq_in_index=1 AND index_name <>'PRIMARY' ;
#每个游标必须使用不同的declare continue handler for not found set done=1来控制游标的结束
		DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND set done=2 ;
#若没有数据返回,程序继续,并将变量done设为2
        OPEN _cur;
        FETCH _cur INTO _index;
        WHILE _index<>'' DO
            SET @str = CONCAT("drop index " , _index , " on " , tablename );
            PREPARE sql_str FROM @str ;
            EXECUTE sql_str;
            DEALLOCATE PREPARE sql_str;
            SET _index='';
            FETCH _cur INTO _index;
        END WHILE;
    CLOSE _cur;
END //
DELIMITER ;

执行存储过程

CALL proc_drop_index("dbname","tablename");

2. 索引失效案例

2.1 全值匹配我最爱

系统中经常出现的sql语句如下：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd';

建立索引前执行：（关注执行时间）

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd';
Empty set, 1 warning (0.28 sec)

建立索引

CREATE INDEX idx_age ON student(age);
CREATE INDEX idx_age_classid ON student(age,classId);
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);

建立索引后执行：

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd';
Empty set, 1 warning (0.01 sec)

2.2 最佳左前缀法则

在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。

举例1：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';

举例2：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=1 AND student.name = 'abcd';

举例3：索引idx_age_classid_name还能否正常使用？

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=4 AND student.age=30 AND student.name = 'abcd';

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';

虽然可以正常使用，但是只有部分被使用到了。

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=1 AND student.name = 'abcd';

完全没有使用上索引。

结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包含16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有用这些字段中第一个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。

拓展：Alibaba《Java开发手册》

索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

2.3 主键插入顺序

如果此时再插入一条主键值为 9 的记录，那它插入的位置就如下图：

可这个数据页已经满了，再插进来咋办呢？我们需要把当前 页面分裂 成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么？意味着： 性能损耗 ！所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的 主键值依次递增 ，这样就不会发生这样的性能损耗了。所以我们建议：让主键具有 AUTO_INCREMENT ，让存储引擎自己为表生成主键，而不是我们手动插入，比如： person_info 表：

CREATE TABLE person_info(
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL,
    phone_number CHAR(11) NOT NULL,
    country varchar(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number)
);

我们自定义的主键列 id 拥有 AUTO_INCREMENT 属性，在插入记录时存储引擎会自动为我们填入自增的主键值。这样的主键占用空间小，顺序写入，减少页分裂。

2.4 计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

这两条sql哪种写法更好

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';

创建索引
```
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
```

第一种：索引优化生效

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';
+---------+---------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+---------+---------+--------+------+---------+
| 5301379 | 1233401 | AbCHEa | 164 | 259 |
| 7170042 | 3102064 | ABcHeB | 199 | 161 |
| 1901614 | 1833636 | ABcHeC | 226 | 275 |
| 5195021 | 1127043 | abchEC | 486 | 72 |
| 4047089 | 3810031 | AbCHFd | 268 | 210 |
| 4917074 | 849096 | ABcHfD | 264 | 442 |
| 1540859 | 141979 | abchFF | 119 | 140 |
| 5121801 | 1053823 | AbCHFg | 412 | 327 |
| 2441254 | 2373276 | abchFJ | 170 | 362 |
| 7039146 | 2971168 | ABcHgI | 502 | 465 |
| 1636826 | 1580286 | ABcHgK | 71 | 262 |
| 374344 | 474345 | abchHL | 367 | 212 |
| 1596534 | 169191 | AbCHHl | 102 | 146 |
...
| 5266837 | 1198859 | abclXe | 292 | 298 |
| 8126968 | 4058990 | aBClxE | 316 | 150 |
| 4298305 | 399962 | AbCLXF | 72 | 423 |
| 5813628 | 1745650 | aBClxF | 356 | 323 |
| 6980448 | 2912470 | AbCLXF | 107 | 78 |
| 7881979 | 3814001 | AbCLXF | 89 | 497 |
| 4955576 | 887598 | ABcLxg | 121 | 385 |
| 3653460 | 3585482 | AbCLXJ | 130 | 174 |
| 1231990 | 1283439 | AbCLYH | 189 | 429 |
| 6110615 | 2042637 | ABcLyh | 157 | 40 |
+---------+---------+--------+------+---------+
401 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

第二种：索引优化失效

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';
+---------+---------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+---------+---------+--------+------+---------+
| 5301379 | 1233401 | AbCHEa | 164 | 259 |
| 7170042 | 3102064 | ABcHeB | 199 | 161 |
| 1901614 | 1833636 | ABcHeC | 226 | 275 |
| 5195021 | 1127043 | abchEC | 486 | 72 |
| 4047089 | 3810031 | AbCHFd | 268 | 210 |
| 4917074 | 849096 | ABcHfD | 264 | 442 |
| 1540859 | 141979 | abchFF | 119 | 140 |
| 5121801 | 1053823 | AbCHFg | 412 | 327 |
| 2441254 | 2373276 | abchFJ | 170 | 362 |
| 7039146 | 2971168 | ABcHgI | 502 | 465 |
| 1636826 | 1580286 | ABcHgK | 71 | 262 |
| 374344 | 474345 | abchHL | 367 | 212 |
| 1596534 | 169191 | AbCHHl | 102 | 146 |
...
| 5266837 | 1198859 | abclXe | 292 | 298 |
| 8126968 | 4058990 | aBClxE | 316 | 150 |
| 4298305 | 399962 | AbCLXF | 72 | 423 |
| 5813628 | 1745650 | aBClxF | 356 | 323 |
| 6980448 | 2912470 | AbCLXF | 107 | 78 |
| 7881979 | 3814001 | AbCLXF | 89 | 497 |
| 4955576 | 887598 | ABcLxg | 121 | 385 |
| 3653460 | 3585482 | AbCLXJ | 130 | 174 |
| 1231990 | 1283439 | AbCLYH | 189 | 429 |
| 6110615 | 2042637 | ABcLyh | 157 | 40 |
+---------+---------+--------+------+---------+
401 rows in set, 1 warning (3.62 sec)

type为“ALL”，表示没有使用到索引，查询时间为 3.62 秒，查询效率较之前低很多。

再举例：

student表的字段stuno上设置有索引
```
CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);
```

索引优化失效：（假设：student表的字段stuno上设置有索引）

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;

运行结果：

索引优化生效：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900000;

再举例：

student表的字段name上设置有索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

EXPLAIN SELECT id, stuno, name FROM student WHERE SUBSTRING(name, 1,3)='abc';

索引优化生效

EXPLAIN SELECT id, stuno, NAME FROM student WHERE NAME LIKE 'abc%';

2.5 类型转换导致索引失效

下列哪个sql语句可以用到索引。（假设name字段上设置有索引）

# 未使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=123;

# 使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name='123';

name=123发生类型转换，索引失效。

2.6 范围条件右边的列索引失效

系统经常出现的sql如下：

ALTER TABLE student DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_age;
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_age_classid;

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
WHERE student.age=30 AND student.classId>20 AND student.name = 'abc' ;

那么索引 idx_age_classId_name 这个索引还能正常使用么？

不能，范围右边的列不能使用。比如：(<) (<=) (>) (>=) 和 between 等
如果这种sql出现较多，应该建立：

create index idx_age_name_classId on student(age,name,classId);

将范围查询条件放置语句最后：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abc' AND student.classId>20;

应用开发中范围查询，例如：金额查询，日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。（创建的联合索引中，务必把范围涉及到的字段写在最后）

效果

2.7 不等于(!= 或者<>)索引失效

为name字段创建索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

查看索引是否失效

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name <> 'abc';

或者

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name != 'abc';

场景举例：用户提出需求，将财务数据，产品利润金额不等于0的都统计出来。

2.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引

IS NULL: 可以触发索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL;

IS NOT NULL: 无法触发索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NOT NULL;

结论：最好在设计数据库的时候就将字段设置为 NOT NULL 约束，比如你可以将 INT 类型的字段，默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串('')。

扩展：同理，在查询中使用not like也无法使用索引，导致全表扫描。

2.9 like以通配符%开头索引失效

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为'%'，索引就不会起作用。只有'%'不在第一个位置，索引才会起作用。

使用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name LIKE 'ab%';

未使用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name LIKE '%ab%';

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

2.10 OR 前后存在非索引的列，索引失效

在WHERE子句中，如果在OR前的条件列进行了索引，而在OR后的条件列没有进行索引，那么索引会失效。也就是说，OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。

因为OR的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件列进行了索引是没有意义的，只要有条件列没有进行索引，就会进行全表扫描，因此所以的条件列也会失效。

查询语句使用OR关键字的情况：

# 未使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

因为classId字段上没有索引，所以上述查询语句没有使用索引。

#使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR name = 'Abel';

因为age字段和name字段上都有索引，所以查询中使用了索引。你能看到这里使用到了index_merge，简单来说index_merge就是对age和name分别进行了扫描，然后将这两个结果集进行了合并。这样做的好处就是避免了全表扫描。

2.11 数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的 字符集 进行比较前需要进行 转换 会造成索引失效。

2.12 练习及一般性建议

**练习：**假设：index(a,b,c)

一般性建议

对于单列索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引
在选择组合索引的时候，当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。
在选择组合索引的时候，尽量选择能够当前query中where子句中更多的索引。
在选择组合索引的时候，如果某个字段可能出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次序的最后面。

总之，书写SQL语句时，尽量避免造成索引失效的情况

3. 关联查询优化

3.1 数据准备

# 分类
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `type` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
#图书
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
`bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);

#向分类表中添加20条记录
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

#向图书表中添加20条记录
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

3.2 采用左外连接

下面开始 EXPLAIN 分析

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

结论：type 有All

添加索引优化

ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card); #【被驱动表】，可以避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

可以看到第二行的 type 变为了 ref，rows 也变成了优化比较明显。这是由左连接特性决定的。LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以 右边是我们的关键点,一定需要建立索引 。

ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card); #【驱动表】，无法避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

接着：

DROP INDEX Y ON book;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

3.3 采用内连接

drop index X on type;
drop index Y on book;（如果已经删除了可以不用再执行该操作）

换成 inner join（MySQL自动选择驱动表）

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

添加索引优化

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

ALTER TABLE type ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

对于内连接来说，查询优化器可以决定谁作为驱动表，谁作为被驱动表出现的

接着：

DROP INDEX X ON `type`;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM TYPE INNER JOIN book ON type.card=book.card;

接着：

ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

接着：

#向图书表中添加20条记录
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON `type`.card = book.card;

图中发现，由于type表数据大于book表数据，MySQL选择将type作为被驱动表。

3.4 join语句原理

join方式连接多个表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL5.5版本之前，MySQL只支持一种表间关联方式，就是嵌套循环(Nested Loop Join)。如果关联表的数据量很大，则join关联的执行时间会很长。在MySQL5.5以后的版本中，MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。

1. 驱动表和被驱动表

驱动表就是主表，被驱动表就是从表、非驱动表。

对于内连接来说：

SELECT * FROM A JOIN B ON ...

A一定是驱动表吗？不一定，优化器会根据你查询语句做优化，决定先查哪张表。先查询的那张表就是驱动表，反之就是被驱动表。通过explain关键字可以查看。

对于外连接来说：

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON ...
# 或
SELECT * FROM B RIGHT JOIN A ON ...

通常，大家会认为A就是驱动表，B就是被驱动表。但也未必。测试如下：

CREATE TABLE a(f1 INT, f2 INT, INDEX(f1)) ENGINE=INNODB;
CREATE TABLE b(f1 INT, f2 INT) ENGINE=INNODB;

INSERT INTO a VALUES(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6);
INSERT INTO b VALUES(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8);

SELECT * FROM b;

# 测试1
EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON(a.f1=b.f1) WHERE (a.f2=b.f2);

# 测试2
EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON(a.f1=b.f1) AND (a.f2=b.f2);

2. Simple Nested-Loop Join (简单嵌套循环连接)

算法相当简单，从表A中取出一条数据1，遍历表B，将匹配到的数据放到result.. 以此类推，驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断：

可以看到这种方式效率是非常低的，以上述表A数据100条，表B数据1000条计算，则A*B=10万次。开销统计如下:

当然mysql肯定不会这么粗暴的去进行表的连接，所以就出现了后面的两种对Nested-Loop Join优化算法。

3. Index Nested-Loop Join （索引嵌套循环连接）

Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内存表数据的匹配次数，所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内存表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内存表的匹配次数。

驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故mysql优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表（外表）。

如果被驱动表加索引，效率是非常高的，但如果索引不是主键索引，所以还得进行一次回表查询。相比，被驱动表的索引是主键索引，效率会更高。

4. Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）

注意：

这里缓存的不只是关联表的列，select后面的列也会缓存起来。

在一个有N个join关联的sql中会分配N-1个join buffer。所以查询的时候尽量减少不必要的字段，可以让join buffer中可以存放更多的列。

参数设置：

block_nested_loop

通过show variables like '%optimizer_switch% 查看 block_nested_loop状态。默认是开启的。

join_buffer_size

驱动表能不能一次加载完，要看join buffer能不能存储所有的数据，默认情况下join_buffer_size=256k。

mysql> show variables like '%join_buffer%';

join_buffer_size的最大值在32位操作系统可以申请4G，而在64位操作系统下可以申请大于4G的Join Buffer空间（64位Windows除外，其大值会被截断为4GB并发出警告）。

5. Join小结

1、整体效率比较：INLJ > BNLJ > SNLJ

2、永远用小结果集驱动大结果集（其本质就是减少外层循环的数据数量）（小的度量单位指的是表行数 * 每行大小）

select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100; # 推荐
select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100; # 不推荐

3、为被驱动表匹配的条件增加索引(减少内存表的循环匹配次数)

4、增大join buffer size的大小（一次索引的数据越多，那么内层包的扫描次数就越少）

5、减少驱动表不必要的字段查询（字段越少，join buffer所缓存的数据就越多）

6. Hash Join

从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ，因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join默认都会使用hash join

Nested Loop:

对于被连接的数据子集较小的情况，Nested Loop是个较好的选择。
Hash Join是做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小（相对较小）的表利用Join Key在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与Hash表匹配的行。
- 这种方式适合于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。
- 在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。
- 它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中，并提供最好的性能。大多数人都说它是Join的重型升降机。Hash Join只能应用于等值连接（如WHERE A.COL1 = B.COL2），这是由Hash的特点决定的。

3.5 小结

保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引
需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表。减少外层循环的次数。
INNER JOIN 时，MySQL会自动将小结果集的表选为驱动表。选择相信MySQL优化策略。
能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)
不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用 JOIN 来代替子查询。
衍生表建不了索引

4. 子查询优化

MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询，即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。 子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作 。

**子查询是 MySQL 的一项重要的功能，可以帮助我们通过一个 SQL 语句实现比较复杂的查询。但是，子查询的执行效率不高。**原因：

① 执行子查询时，MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表，然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后，再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

② 子查询的结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。

③ 对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。

**在MySQL中，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询。**连接查询 不需要建立临时表 ，其 速度比子查询 要快，如果查询中使用索引的话，性能就会更好。

举例1：查询学生表中是班长的学生信息

使用子查询

# 创建班级表中班长的索引
CREATE INDEX idx_monitor ON class(monitor);

EXPLAIN SELECT * FROM student stu1
WHERE stu1.`stuno` IN (
SELECT monitor
FROM class c
WHERE monitor IS NOT NULL
)

推荐使用多表查询

EXPLAIN SELECT stu1.* FROM student stu1 JOIN class c
ON stu1.`stuno` = c.`monitor`
WHERE c.`monitor` is NOT NULL;

举例2：取所有不为班长的同学

不推荐

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE a.*
FROM student a
WHERE a.stuno NOT IN (
	SELECT monitor FROM class b
    WHERE monitor IS NOT NULL
);

执行结果如下：

推荐：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE a.*
FROM student a LEFT OUTER JOIN class b
ON a.stuno = b.monitor
WHERE b.monitor IS NULL;

结论：尽量不要使用NOT IN或者NOT EXISTS，用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代

5. 排序优化

5.1 排序优化

问题：在 WHERE 条件字段上加索引，但是为什么在 ORDER BY 字段上还要加索引呢？

回答：

在MySQL中，支持两种排序方式，分别是 FileSort 和 Index 排序。

Index 排序中，索引可以保证数据的有序性，不需要再进行排序，效率更高。
FileSort 排序则一般在 内存中 进行排序，占用CPU较多。如果待排结果较大，会产生临时文件 I/O 到磁盘进行排序的情况，效率较低。

优化建议：

SQL 中，可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引，目的是在 WHERE 子句中 避免全表扫描 ，在 ORDER BY 子句 避免使用 FileSort 排序 。当然，某些情况下全表扫描，或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说，我们还是要避免，以提高查询效率。
尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列；如果不同就使用联合索引。
无法使用 Index 时，需要对 FileSort 方式进行调优。

5.2 测试

删除student表和class表中已创建的索引。

# 方式1
DROP INDEX idx_monitor ON class;
DROP INDEX idx_cid ON student;
DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_name ON student;
DROP INDEX idx_age_name_classId ON student;
DROP INDEX idx_age_classId_name ON student;

# 方式2
call proc_drop_index('atguigudb2','student';)

以下是否能使用到索引，能否去掉using filesort

过程一：

过程二： order by 时不limit,索引失效

过程三：order by 时顺序错误，索引失效

过程四：order by 时规则不一致，索引失效（顺序错，不索引；方向反，不索引）

结论：ORDER BY 子句，尽量使用 Index 方式排序，避免使用 FileSort 方式排序

过程五：无过滤，不索引

小结

INDEX a_b_c(a,b,c)
order by 能使用索引最左前缀
- ORDER BY a
- ORDER BY a,b
- ORDER BY a,b,c
- ORDER BY a DESC,b DESC,c DESC
如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量，则order by 能使用索引
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b = const ORDER BY c
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b > const ORDER BY b,c
不能使用索引进行排序
- ORDER BY a ASC,b DESC,c DESC /* 排序不一致 */
- WHERE g = const ORDER BY b,c /*丢失a索引*/
- WHERE a = const ORDER BY c /*丢失b索引*/
- WHERE a = const ORDER BY a,d /*d不是索引的一部分*/
- WHERE a in (...) ORDER BY b,c /*对于排序来说，多个相等条件也是范围查询*/

5.3 案例实战

ORDER BY子句，尽量使用Index方式排序，避免使用FileSort方式排序。

执行案例前先清除student上的索引，只留主键：

DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_age_classid_stuno ON student;
DROP INDEX idx_age_classid_name ON student;

#或者
call proc_drop_index('atguigudb2','student');

场景:查询年龄为30岁的，且学生编号小于101000的学生，按用户名称排序

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

查询结果如下：

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;
+---------+--------+--------+------+---------+
| id      | stuno  |  name  | age  | classId |
+---------+--------+--------+------+---------+
| 922     | 100923 | elTLXD | 30   | 249     |
| 3723263 | 100412 | hKcjLb | 30   | 59      |
| 3724152 | 100827 | iHLJmh | 30   | 387     |
| 3724030 | 100776 | LgxWoD | 30   | 253     |
| 30      | 100031 | LZMOIa | 30   | 97      |
| 3722887 | 100237 | QzbJdx | 30   | 440     |
| 609     | 100610 | vbRimN | 30   | 481     |
| 139     | 100140 | ZqFbuR | 30   | 351     |
+---------+--------+--------+------+---------+
8 rows in set, 1 warning (3.16 sec)

结论：type 是 ALL，即最坏的情况。Extra 里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况。优化是必须的。

方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成

#创建新索引
CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;

这样我们优化掉了 using filesort

查询结果如下：

方案二：尽量让where的过滤条件和排序使用上索引

建一个三个字段的组合索引：

DROP INDEX idx_age_name ON student;
CREATE INDEX idx_age_stuno_name ON student (age,stuno,NAME);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;

我们发现using filesort依然存在，所以name并没有用到索引，而且type还是range光看名字其实并不美好。原因是，因为stuno是一个范围过滤，所以索引后面的字段不会在使用索引了。

结果如下：

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
-> WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
+-----+--------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+-----+--------+--------+------+---------+
| 167 | 100168 | AClxEF | 30 | 319 |
| 323 | 100324 | bwbTpQ | 30 | 654 |
| 651 | 100652 | DRwIac | 30 | 997 |
| 517 | 100518 | HNSYqJ | 30 | 256 |
| 344 | 100345 | JuepiX | 30 | 329 |
| 905 | 100906 | JuWALd | 30 | 892 |
| 574 | 100575 | kbyqjX | 30 | 260 |
| 703 | 100704 | KJbprS | 30 | 594 |
| 723 | 100724 | OTdJkY | 30 | 236 |
| 656 | 100657 | Pfgqmj | 30 | 600 |
| 982 | 100983 | qywLqw | 30 | 837 |
| 468 | 100469 | sLEKQW | 30 | 346 |
| 988 | 100989 | UBYqJl | 30 | 457 |
| 173 | 100174 | UltkTN | 30 | 830 |
| 332 | 100333 | YjWiZw | 30 | 824 |
+-----+--------+--------+------+---------+
15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

结果竟然有 filesort的 sql 运行速度，超过了已经优化掉 filesort的 sql ，而且快了很多，几乎一瞬间就出现了结果。

原因：

结论：

两个索引同时存在，mysql自动选择最优的方案。（对于这个例子，mysql选择 idx_age_stuno_name）。但是， 随着数据量的变化，选择的索引也会随之变化的 。

当【范围条件】和【group by 或者 order by】的字段出现二选一时，优先观察条件字段的过滤数量，如果过滤的数据足够多，而需要排序的数据并不多时，优先把索引放在范围字段上。反之，亦然。

思考：这里我们使用如下索引，是否可行？

DROP INDEX idx_age_stuno_name ON student;

CREATE INDEX idx_age_stuno ON student(age,stuno);

当然可以。

5.4 filesort算法：双路排序和单路排序

排序的字段若不在索引列上，则filesort会有两种算法：双路排序和单路排序

双路排序（慢）

MySQL 4.1之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据，读取行指针和 order by列，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出
从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从磁盘取其他字段。

取一批数据，要对磁盘进行两次扫描，众所周知，IO是很耗时的，所以在mysql4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。

单路排序（快）

从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出，它的效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO，但是它会使用更多的空间，因为它把每一行都保存在内存中了。

结论及引申出的问题

由于单路是后出的，总体而言好过双路
但是用单路有问题
- 在sort_buffer中，单路要比多路多占用很多空间，因为单路是把所有字段都取出，所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量，导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据，进行排序（创建tmp文件，多路合并），排完再取sort_buffer容量大小，再排...从而多次I/O。
- 单路本来想省一次I/O操作，反而导致了大量的I/O操作，反而得不偿失。

优化策略

1. 尝试提高 sort_buffer_size

2. 尝试提高 max_length_for_sort_data

3. Order by 时select * 是一个大忌。最好只Query需要的字段。

6. GROUP BY优化

group by 使用索引的原则几乎跟order by一致，group by 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引。
group by 先排序再分组，遵照索引建的最佳左前缀法则
当无法使用索引列，增大 max_length_for_sort_data 和 sort_buffer_size 参数的设置
where效率高于having，能写在where限定的条件就不要写在having中了
减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。

7. 优化分页查询

优化思路一

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

EXPLAIN SELECT * FROM student t,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10) a WHERE t.id = a.id;

优化思路二

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询。

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;

8. 优先考虑覆盖索引

8.1 什么是覆盖索引？

理解方式一：索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

理解方式二：非聚簇复合索引的一种形式，它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列（即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段）。

简单说就是， 索引列+主键 包含 SELECT 到 FROM之间查询的列 。

举例一：

# 删除之前的索引
DROP INDEX idx_age_stuno ON student;
CREATE INDEX idx_age_name ON student(age, NAME);
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age <> 20;

举例二：

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

CREATE INDEX idx_age_name ON student(age, NAME);
EXPLAIN SELECT id,age,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

上述都使用到了声明的索引，下面的情况则不然，查询列依然多了classId,结果是未使用到索引：

EXPLAIN SELECT id,age,NAME,classId FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

8.2 覆盖索引的利弊

9. 如何给字符串添加索引

有一张教师表，表定义如下：

create table teacher(
ID bigint unsigned primary key,
email varchar(64),
...
)engine=innodb;

讲师要使用邮箱登录，所以业务代码中一定会出现类似于这样的语句：

mysql> select col1, col2 from teacher where email='xxx';

如果email这个字段上没有索引，那么这个语句就只能做 全表扫描 。

9.1 前缀索引

MySQL是支持前缀索引的。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

mysql> alter table teacher add index index1(email);
#或
mysql> alter table teacher add index index2(email(6));

这两种不同的定义在数据结构和存储上有什么区别呢？下图就是这两个索引的示意图。

以及

如果使用的是index1（即email整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：

从index1索引树找到满足索引值是’ zhangssxyz@xxx.com’的这条记录，取得ID2的值；
到主键上查到主键值是ID2的行，判断email的值是正确的，将这行记录加入结果集；
取index1索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足email=' zhangssxyz@xxx.com ’的条件了，循环结束。

这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。

如果使用的是index2（即email(6)索引结构），执行顺序是这样的：

从index2索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是ID1；
到主键上查到主键值是ID1的行，判断出email的值不是’ zhangssxyz@xxx.com ’，这行记录丢弃；
取index2上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出ID2，再到ID索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；
重复上一步，直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。

也就是说**使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。**前面已经讲过区分度，区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。

9.2 前缀索引对覆盖索引的影响

结论：使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

10. 索引下推

10.1 使用前后对比

Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。

10.2 ICP的开启/关闭

默认情况下启动索引条件下推。可以通过设置系统变量optimizer_switch控制：index_condition_pushdown

# 打开索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';

# 关闭索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';

当使用索引条件下推是，EXPLAIN语句输出结果中Extra列内容显示为Using index condition。

10.3 ICP使用案例

主键索引 (简图)

二级索引zip_last_first (简图，这里省略了数据页等信息)

10.4 开启和关闭ICP性能对比

10.5 ICP的使用条件

如果表的访问类型为 range 、 ref 、 eq_ref 或者 ref_or_null 可以使用ICP。
ICP可以使用InnDB和MyISAM表，包括分区表InnoDB和MyISAM表
对于InnoDB表，ICP仅用于二级索引。ICP的目标是减少全行读取次数，从而减少I/O操作。
当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP优化方法。因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。
相关子查询的条件不能使用ICP

11. 普通索引 vs 唯一索引

从性能的角度考虑，你选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？

假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引，假设字段 k 上的值都不重复。

这个表的建表语句是：

mysql> create table test(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k)
)engine=InnoDB;

表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)。

11.1 查询过程

假设，执行查询的语句是 select id from test where k=5。

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。
对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。

11.2 更新过程

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，介绍一下change buffer。

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下， InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中 ，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为 merge 。除了 访问这个数据页 会触发merge外，系统有 后台线程会定期 merge。在 数据库正常关闭（shutdown） 的过程中，也会执行merge 操作。

如果能够将更新操作先记录在change buffer， 减少读磁盘 ，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用 buffer pool 的，所以这种方式还能够 避免占用内存 ，提高内存利用率。

唯一索引的更新就不能使用change buffer ，实际上也只有普通索引可以使用。

如果要在这张表中插入一个新记录(4,400)的话，InnoDB的处理流程是怎样的？

11.3 change buffer的使用场景

普通索引和唯一索引应该怎么选择？其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，建议你尽量选择普通索引。
在实际使用中会发现，普通索引和 change buffer 的配合使用，对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。
如果所有的更新后面，都马上伴随着对这个记录的查询，那么你应该关闭change buffer 。而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。
由于唯一索引用不上change buffer的优化机制，因此如果业务可以接受，从性能角度出发建议优先考虑非唯一索引。但是如果"业务可能无法确保"的情况下，怎么处理呢？
- 首先，业务正确性优先。我们的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下，讨论性能问题。如果业务不能保证，或者业务就是要求数据库来做约束，那么没得选，必须创建唯一索引。这种情况下，本节的意义在于，如果碰上了大量插入数据慢、内存命中率低的时候，给你多提供一个排查思路。
- 然后，在一些“ 归档库 ”的场景，你是可以考虑使用唯一索引的。比如，线上数据只需要保留半年，然后历史数据保存在归档库。这时候，归档数据已经是确保没有唯一键冲突了。要提高归档效率，可以考虑把表里面的唯一索引改成普通索引。

12. 其它查询优化策略

12.1 EXISTS 和 IN 的区分

问题：

不太理解哪种情况下应该使用 EXISTS，哪种情况应该用 IN。选择的标准是看能否使用表的索引吗？

回答：

12.2 COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率

问：在 MySQL 中统计数据表的行数，可以使用三种方式： SELECT COUNT(*) 、 SELECT COUNT(1) 和 SELECT COUNT(具体字段) ，使用这三者之间的查询效率是怎样的？

答：

12.3 关于SELECT(*)

在表查询中，建议明确字段，不要使用 * 作为查询的字段列表，推荐使用SELECT <字段列表> 查询。原因：

① MySQL 在解析的过程中，会通过查询数据字典将"*"按序转换成所有列名，这会大大的耗费资源和时间。

② 无法使用覆盖索引

12.4 LIMIT 1 对优化的影响

针对的是会扫描全表的 SQL 语句，如果你可以确定结果集只有一条，那么加上 LIMIT 1 的时候，当找到一条结果的时候就不会继续扫描了，这样会加快查询速度。

如果数据表已经对字段建立了唯一索引，那么可以通过索引进行查询，不会全表扫描的话，就不需要加上 LIMIT 1 了。

12.5 多使用COMMIT

只要有可能，在程序中尽量多使用 COMMIT，这样程序的性能得到提高，需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。

COMMIT 所释放的资源：

回滚段上用于恢复数据的信息
被程序语句获得的锁
redo / undo log buffer 中的空间
管理上述 3 种资源中的内部花费

13. 淘宝数据库，主键如何设计的？

聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？

某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。

大部分人的回答如此自信：用8字节的 BIGINT 做主键，而不要用INT。 错 ！

这样的回答，只站在了数据库这一层，而没有 从业务的角度 思考主键。主键就是一个自增ID吗？站在 2022年的新年档口，用自增做主键，架构设计上可能 连及格都拿不到 。

13.1 自增ID的问题

自增ID做主键，简单易懂，几乎所有数据库都支持自增类型，只是实现上各自有所不同而已。自增ID除了简单，其他都是缺点，总体来看存在以下几方面的问题：

可靠性不高

存在自增ID回溯的问题，这个问题直到最新版本的MySQL 8.0才修复。
**安全性不高 **

对外暴露的接口可以非常容易猜测对应的信息。比如：/User/1/这样的接口，可以非常容易猜测用户ID的值为多少，总用户数量有多少，也可以非常容易地通过接口进行数据的爬取。
性能差

自增ID的性能较差，需要在数据库服务器端生成。
交互多

业务还需要额外执行一次类似 last_insert_id() 的函数才能知道刚才插入的自增值，这需要多一次的网络交互。在海量并发的系统中，多1条SQL，就多一次性能上的开销。
**局部唯一性 **

最重要的一点，自增ID是局部唯一，只在当前数据库实例中唯一，而不是全局唯一，在任意服务器间都是唯一的。对于目前分布式系统来说，这简直就是噩梦。

13.2 业务字段做主键

为了能够唯一地标识一个会员的信息，需要为会员信息表设置一个主键。那么，怎么为这个表设置主键，才能达到我们理想的目标呢？这里我们考虑业务字段做主键。

表数据如下：

在这个表里，哪个字段比较合适呢？

选择卡号（cardno）

会员卡号（cardno）看起来比较合适，因为会员卡号不能为空，而且有唯一性，可以用来标识一条会员记录。

mysql> CREATE TABLE demo.membermaster
-> (
-> cardno CHAR(8) PRIMARY KEY, -- 会员卡号为主键
-> membername TEXT,
-> memberphone TEXT,
-> memberpid TEXT,
-> memberaddress TEXT,
-> sex TEXT,
-> birthday DATETIME
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

不同的会员卡号对应不同的会员，字段“cardno”唯一地标识某一个会员。如果都是这样，会员卡号与会员一一对应，系统是可以正常运行的。

但实际情况是，会员卡号可能存在重复使用的情况。比如，张三因为工作变动搬离了原来的地址，不再到商家的门店消费了（退还了会员卡），于是张三就不再是这个商家门店的会员了。但是，商家不想让这个会员卡空着，就把卡号是“10000001”的会员卡发给了王五。

从系统设计的角度看，这个变化只是修改了会员信息表中的卡号是“10000001”这个会员信息，并不会影响到数据一致性。也就是说，修改会员卡号是“10000001”的会员信息，系统的各个模块，都会获取到修改后的会员信息，不会出现“有的模块获取到修改之前的会员信息，有的模块获取到修改后的会员信息，而导致系统内部数据不一致”的情况。因此，从信息系统层面上看是没问题的。

但是从使用系统的业务层面来看，就有很大的问题了，会对商家造成影响。

比如，我们有一个销售流水表（trans），记录了所有的销售流水明细。2020 年 12 月 01 日，张三在门店购买了一本书，消费了 89 元。那么，系统中就有了张三买书的流水记录，如下所示：

接着，我们查询一下 2020 年 12 月 01 日的会员销售记录：

mysql> SELECT b.membername,c.goodsname,a.quantity,a.salesvalue,a.transdate
-> FROM demo.trans AS a
-> JOIN demo.membermaster AS b
-> JOIN demo.goodsmaster AS c
-> ON (a.cardno = b.cardno AND a.itemnumber=c.itemnumber);
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| membername | goodsname | quantity | salesvalue | transdate |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
|     张三   | 书         | 1.000    | 89.00      | 2020-12-01 00:00:00 |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

如果会员卡“10000001”又发给了王五，我们会更改会员信息表。导致查询时：

mysql> SELECT b.membername,c.goodsname,a.quantity,a.salesvalue,a.transdate
-> FROM demo.trans AS a
-> JOIN demo.membermaster AS b
-> JOIN demo.goodsmaster AS c
-> ON (a.cardno = b.cardno AND a.itemnumber=c.itemnumber);
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| membername | goodsname | quantity | salesvalue | transdate |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| 王五        | 书        | 1.000    | 89.00      | 2020-12-01 00:00:00 |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
1 row in set (0.01 sec)

这次得到的结果是：王五在 2020 年 12 月 01 日，买了一本书，消费 89 元。显然是错误的！结论：千万不能把会员卡号当做主键。

选择会员电话或身份证号

会员电话可以做主键吗？不行的。在实际操作中，手机号也存在被运营商收回，重新发给别人用的情况。

那身份证号行不行呢？好像可以。因为身份证决不会重复，身份证号与一个人存在一一对应的关系。可问题是，身份证号属于个人隐私，顾客不一定愿意给你。要是强制要求会员必须登记身份证号，会把很多客人赶跑的。其实，客户电话也有这个问题，这也是我们在设计会员信息表的时候，允许身份证号和电话都为空的原因。

所以，建议尽量不要用跟业务有关的字段做主键。毕竟，作为项目设计的技术人员，我们谁也无法预测在项目的整个生命周期中，哪个业务字段会因为项目的业务需求而有重复，或者重用之类的情况出现。

经验：刚开始使用 MySQL 时，很多人都很容易犯的错误是喜欢用业务字段做主键，想当然地认为了解业务需求，但实际情况往往出乎意料，而更改主键设置的成本非常高。

13.3 淘宝的主键设计

在淘宝的电商业务中，订单服务是一个核心业务。请问，订单表的主键淘宝是如何设计的呢？是自增ID 吗？

打开淘宝，看一下订单信息：

从上图可以发现，订单号不是自增ID！我们详细看下上述4个订单号：

1550672064762308113
1481195847180308113
1431156171142308113
1431146631521308113

订单号是19位的长度，且订单的最后5位都是一样的，都是08113。且订单号的前面14位部分是单调递增的。

大胆猜测，淘宝的订单ID设计应该是：

订单ID = 时间 + 去重字段 + 用户ID后6位尾号

这样的设计能做到全局唯一，且对分布式系统查询及其友好。

13.4 推荐的主键设计

非核心业务 ：对应表的主键自增ID，如告警、日志、监控等信息。

核心业务 ：主键设计至少应该是全局唯一且是单调递增。全局唯一保证在各系统之间都是唯一的，单调递增是希望插入时不影响数据库性能。

这里推荐最简单的一种主键设计：UUID。

UUID的特点：

全局唯一，占用36字节，数据无序，插入性能差。

认识UUID：

为什么UUID是全局唯一的？
为什么UUID占用36个字节？
为什么UUID是无序的？

MySQL数据库的UUID组成如下所示：

UUID = 时间+UUID版本（16字节）- 时钟序列（4字节） - MAC地址（12字节）

我们以UUID值e0ea12d4-6473-11eb-943c-00155dbaa39d举例：

为什么UUID是全局唯一的？

在UUID中时间部分占用60位，存储的类似TIMESTAMP的时间戳，但表示的是从1582-10-15 00：00：00.00 到现在的100ns的计数。可以看到UUID存储的时间精度比TIMESTAMPE更高，时间维度发生重复的概率降低到1/100ns。

时钟序列是为了避免时钟被回拨导致产生时间重复的可能性。MAC地址用于全局唯一。

为什么UUID占用36个字节？

UUID根据字符串进行存储，设计时还带有无用"-"字符串，因此总共需要36个字节。

为什么UUID是随机无序的呢？

因为UUID的设计中，将时间低位放在最前面，而这部分的数据是一直在变化的，并且是无序。

改造UUID

若将时间高低位互换，则时间就是单调递增的了，也就变得单调递增了。MySQL 8.0可以更换时间低位和时间高位的存储方式，这样UUID就是有序的UUID了。

MySQL 8.0还解决了UUID存在的空间占用的问题，除去了UUID字符串中无意义的"-"字符串，并且将字符串用二进制类型保存，这样存储空间降低为了16字节。

可以通过MySQL8.0提供的uuid_to_bin函数实现上述功能，同样的，MySQL也提供了bin_to_uuid函数进行转化：

SET @uuid = UUID();
SELECT @uuid,uuid_to_bin(@uuid),uuid_to_bin(@uuid,TRUE);

通过函数uuid_to_bin(@uuid,true)将UUID转化为有序UUID了。全局唯一 + 单调递增，这不就是我们想要的主键！

有序UUID性能测试

16字节的有序UUID，相比之前8字节的自增ID，性能和存储空间对比究竟如何呢？

我们来做一个测试，插入1亿条数据，每条数据占用500字节，含有3个二级索引，最终的结果如下所示：

从上图可以看到插入1亿条数据有序UUID是最快的，而且在实际业务使用中有序UUID在 业务端就可以生成 。还可以进一步减少SQL的交互次数。

另外，虽然有序UUID相比自增ID多了8个字节，但实际只增大了3G的存储空间，还可以接受。

在当今的互联网环境中，非常不推荐自增ID作为主键的数据库设计。更推荐类似有序UUID的全局唯一的实现。

另外在真实的业务系统中，主键还可以加入业务和系统属性，如用户的尾号，机房的信息等。这样的主键设计就更为考验架构师的水平了。

如果不是MySQL8.0 肿么办？

手动赋值字段做主键！

比如，设计各个分店的会员表的主键，因为如果每台机器各自产生的数据需要合并，就可能会出现主键重复的问题。

可以在总部 MySQL 数据库中，有一个管理信息表，在这个表中添加一个字段，专门用来记录当前会员编号的最大值。

门店在添加会员的时候，先到总部 MySQL 数据库中获取这个最大值，在这个基础上加 1，然后用这个值作为新会员的“id”，同时，更新总部 MySQL 数据库管理信息表中的当前会员编号的最大值。

这样一来，各个门店添加会员的时候，都对同一个总部 MySQL 数据库中的数据表字段进行操作，就解决了各门店添加会员时会员编号冲突的问题。

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