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聲明一下：下面的優(yōu)化方案都是基于 “ Mysql-索引-BTree類型 ” 的

一、EXPLAIN

做MySQL優(yōu)化，我們要善用 EXPLAIN 查看SQL執(zhí)行計(jì)劃。

下面來(lái)個(gè)簡(jiǎn)單的示例，標(biāo)注(1,2,3,4,5)我們要重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)

type列，連接類型。一個(gè)好的sql語(yǔ)句至少要達(dá)到range級(jí)別。杜絕出現(xiàn)all級(jí)別
key列，使用到的索引名。如果沒(méi)有選擇索引，值是NULL?？梢圆扇?qiáng)制索引方式
key_len列，索引長(zhǎng)度
rows列，掃描行數(shù)。該值是個(gè)預(yù)估值
extra列，詳細(xì)說(shuō)明。注意常見(jiàn)的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary

二、SQL語(yǔ)句中IN包含的值不應(yīng)過(guò)多

MySQL對(duì)于IN做了相應(yīng)的優(yōu)化，即將IN中的常量全部存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)組里面，而且這個(gè)數(shù)組是排好序的。但是如果數(shù)值較多，產(chǎn)生的消耗也是比較大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用連接來(lái)替換。

三、SELECT語(yǔ)句務(wù)必指明字段名稱

SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬）；增加了使用覆蓋索引的可能性；當(dāng)表結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí)，前斷也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

四、當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用limit 1

這是為了使EXPLAIN中type列達(dá)到const類型

五、如果排序字段沒(méi)有用到索引，就盡量少排序

六、如果限制條件中其他字段沒(méi)有索引，盡量少用or

or兩邊的字段中，如果有一個(gè)不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會(huì)造成該查詢不走索引的情況。很多時(shí)候使用 union all 或者是union(必要的時(shí)候)的方式來(lái)代替“or”會(huì)得到更好的效果

七、盡量用union all代替union

union和union all的差異主要是前者需要將結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過(guò)濾操作，這就會(huì)涉及到排序，增加大量的CPU運(yùn)算，加大資源消耗及延遲。當(dāng)然，union all的前提條件是兩個(gè)結(jié)果集沒(méi)有重復(fù)數(shù)據(jù)。

八、不使用ORDER BY RAND()

select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;

上面的sql語(yǔ)句，可優(yōu)化為

select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;

九、區(qū)分in和exists， not in和not exists

select * from 表A where id in (select id from 表B)

上面sql語(yǔ)句相當(dāng)于

select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

區(qū)分in和exists主要是造成了驅(qū)動(dòng)順序的改變（這是性能變化的關(guān)鍵），如果是exists，那么以外層表為驅(qū)動(dòng)表，先被訪問(wèn)，如果是IN，那么先執(zhí)行子查詢。所以IN適合于外表大而內(nèi)表小的情況；EXISTS適合于外表小而內(nèi)表大的情況。
關(guān)于not in和not exists，推薦使用not exists，不僅僅是效率問(wèn)題，not in可能存在邏輯問(wèn)題。如何高效的寫(xiě)出一個(gè)替代not exists的sql語(yǔ)句？

原sql語(yǔ)句

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)

高效的sql語(yǔ)句

select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

取出的結(jié)果集如下圖表示，A表不在B表中的數(shù)據(jù)

十、使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)的效率

select id,name from product limit 866613, 20

使用上述sql語(yǔ)句做分頁(yè)的時(shí)候，可能有人會(huì)發(fā)現(xiàn)，隨著表數(shù)據(jù)量的增加，直接使用limit分頁(yè)查詢會(huì)越來(lái)越慢。

優(yōu)化的方法如下：可以取前一頁(yè)的最大行數(shù)的id，然后根據(jù)這個(gè)最大的id來(lái)限制下一頁(yè)的起點(diǎn)。比如此列中，上一頁(yè)最大的id是866612。sql可以采用如下的寫(xiě)法：

select id,name from product where id> 866612 limit 20

十一、分段查詢

在一些用戶選擇頁(yè)面中，可能一些用戶選擇的時(shí)間范圍過(guò)大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數(shù)過(guò)多。這個(gè)時(shí)候可以通過(guò)程序，分段進(jìn)行查詢，循環(huán)遍歷，將結(jié)果合并處理進(jìn)行展示。

如下圖這個(gè)sql語(yǔ)句，掃描的行數(shù)成百萬(wàn)級(jí)以上的時(shí)候就可以使用分段查詢

十二、避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷

對(duì)于null的判斷會(huì)導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

十三、不建議使用%前綴模糊查詢

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，這種查詢會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查詢%name%？

如下圖所示，雖然給secret字段添加了索引，但在explain結(jié)果果并沒(méi)有使用

那么如何解決這個(gè)問(wèn)題呢，答案：使用全文索引

在我們查詢中經(jīng)常會(huì)用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 。這樣的語(yǔ)句，普通索引是無(wú)法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中，有全文索引來(lái)幫助我們。

創(chuàng)建全文索引的sql語(yǔ)法是：

ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);

使用全文索引的sql語(yǔ)句是：

select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);

注意：在需要?jiǎng)?chuàng)建全文索引之前，請(qǐng)聯(lián)系DBA確定能否創(chuàng)建。同時(shí)需要注意的是查詢語(yǔ)句的寫(xiě)法與普通索引的區(qū)別

十四、避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作

比如

select user_id,user_project from user_base where age*2=36;

中對(duì)字段就行了算術(shù)運(yùn)算，這會(huì)造成引擎放棄使用索引，建議改成

select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

十五、避免隱式類型轉(zhuǎn)換

where 子句中出現(xiàn) column 字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時(shí)候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換，建議先確定where中的參數(shù)類型

十六、對(duì)于聯(lián)合索引來(lái)說(shuō)，要遵守最左前綴法則

舉列來(lái)說(shuō)索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name這樣的順序，但是name;school都無(wú)法使用這個(gè)索引。所以在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時(shí)候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面

十七、必要時(shí)可以使用force index來(lái)強(qiáng)制查詢走某個(gè)索引

有的時(shí)候MySQL優(yōu)化器采取它認(rèn)為合適的索引來(lái)檢索sql語(yǔ)句，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時(shí)就可以采用force index來(lái)強(qiáng)制優(yōu)化器使用我們制定的索引。

十八、注意范圍查詢語(yǔ)句

對(duì)于聯(lián)合索引來(lái)說(shuō)，如果存在范圍查詢，比如between,>,<等條件時(shí)，會(huì)造成后面的索引字段失效。

十九、關(guān)于JOIN優(yōu)化

LEFT JOIN A表為驅(qū)動(dòng)表
INNER JOIN MySQL會(huì)自動(dòng)找出那個(gè)數(shù)據(jù)少的表作用驅(qū)動(dòng)表
RIGHT JOIN B表為驅(qū)動(dòng)表

注意：MySQL中沒(méi)有full join，可以用以下方式來(lái)解決

select * from A left join B on B.name = A.name where B.name is null union allselect * from B;

盡量使用inner join，避免left join

參與聯(lián)合查詢的表至少為2張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join，在沒(méi)有其他過(guò)濾條件的情況下MySQL會(huì)自動(dòng)選擇小表作為驅(qū)動(dòng)表，但是left join在驅(qū)動(dòng)表的選擇上遵循的是左邊驅(qū)動(dòng)右邊的原則，即left join左邊的表名為驅(qū)動(dòng)表。

合理利用索引

被驅(qū)動(dòng)表的索引字段作為on的限制字段。

利用小表去驅(qū)動(dòng)大表

從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅(qū)動(dòng)表的話，減少嵌套循環(huán)中的循環(huán)次數(shù)，以減少 IO總量及CPU運(yùn)算的次數(shù)。

巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql選擇驅(qū)動(dòng)表，但是有些特殊情況需要選擇另個(gè)表作為驅(qū)動(dòng)表，比如有g(shù)roup by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時(shí)。STRAIGHT_JOIN來(lái)強(qiáng)制連接順序，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅(qū)動(dòng)表，右邊則是被驅(qū)動(dòng)表。在使用STRAIGHT_JOIN有個(gè)前提條件是該查詢是內(nèi)連接，也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結(jié)果不準(zhǔn)確。

這個(gè)方式有時(shí)可能減少3倍的時(shí)間。

這里只列舉了上述優(yōu)化方案，當(dāng)然還有其他的優(yōu)化方式，大家可以去摸索嘗試，感謝關(guān)注。。

via：https://segmentfault.com/a/1190000012155267

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一、EXPLAIN

二、SQL語(yǔ)句中IN包含的值不應(yīng)過(guò)多

三、SELECT語(yǔ)句務(wù)必指明字段名稱

四、當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用limit 1

五、如果排序字段沒(méi)有用到索引，就盡量少排序

六、如果限制條件中其他字段沒(méi)有索引，盡量少用or

七、盡量用union all代替union

八、不使用ORDER BY RAND()

九、區(qū)分in和exists， not in和not exists

十、使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)的效率

十一、分段查詢

十二、避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷