項目早期數(shù)據(jù)量少软免，開發(fā)人員開發(fā)時更重視功能上的實現(xiàn)贰军，隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增長，很多SQL語句開始暴露出性能問題份帐，對生產(chǎn)的影響也越來越大璃吧，有時可能這些有問題的SQL就是整個系統(tǒng)性能的瓶頸。
SQL優(yōu)化整體主要體現(xiàn)在兩個方面：
1.減少IO的次數(shù)废境，就是所有查詢盡量全部走索引
2.減少IO的數(shù)據(jù)量畜挨，比如mysql5.6后的索引下推等爷辙，盡量減少傳輸數(shù)據(jù)量
1.SQL常規(guī)優(yōu)化步驟
一、通過慢查日志等定位那些執(zhí)行效率較低的SQL語句
二朦促、explain 分析SQL的執(zhí)行計劃
需要重點關(guān)注type膝晾、key、rows务冕、filtered血当、extra。
type由上至下禀忆，效率越來越高
1臊旭、ALL 全表掃描
2、index 索引全掃描
3箩退、range 索引范圍掃描离熏，常用語<,<=,>=,between,in等操作
4、ref 使用非唯一索引掃描或唯一索引前綴掃描戴涝，返回單條記錄滋戳，常出現(xiàn)在關(guān)聯(lián)查詢中
5、eq_ref 類似ref啥刻，區(qū)別在于使用的是唯一索引奸鸯，使用主鍵的關(guān)聯(lián)查詢
6、const/system 單條記錄可帽，系統(tǒng)會把匹配行中的其他列作為常數(shù)處理娄涩，如主鍵或唯一索引查詢
7、null MySQL不訪問任何表或索引映跟，直接返回結(jié)果
雖然上至下蓄拣，效率越來越高，但是根據(jù)cost模型
假設(shè)有兩個索引 idx1(a, b, c), idx2(a, c)
SQL為"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";
如果走idx1努隙，那么是type為range球恤，如果走idx2，那么type是ref剃法；
當(dāng)需要掃描的行數(shù)碎捺，使用idx2大約是idx1的5倍以上時，會用idx1贷洲，否則會用idx2
Extra
1收厨、Using filesort：MySQL需要額外的一次傳遞，以找出如何按排序順序檢索行优构。
通過根據(jù)聯(lián)接類型瀏覽所有行并為所有匹配WHERE子句的行保存排序關(guān)鍵字和行的指針來完成排序诵叁。
然后關(guān)鍵字被排序，并按排序順序檢索行钦椭。
2拧额、Using temporary：使用了臨時表保存中間結(jié)果碑诉，性能特別差，需要重點優(yōu)化
3侥锦、Using index：表示相應(yīng)的 select 操作中使用了覆蓋索引（Coveing Index）
避免訪問了表的數(shù)據(jù)行进栽，效率不錯！如果同時出現(xiàn) using where恭垦，
意味著無法直接通過索引查找來查詢到符合條件的數(shù)據(jù)快毛。
4、Using index condition：MySQL5.6之后新增的ICP
using index condtion就是使用了ICP（索引下推）番挺，在存儲引擎層進行數(shù)據(jù)過濾
而不是在服務(wù)層過濾唠帝，利用索引現(xiàn)有的數(shù)據(jù)減少回表的數(shù)據(jù)。
三玄柏、show profile 分析
了解SQL執(zhí)行的線程的狀態(tài)及消耗的時間襟衰。
默認(rèn)是關(guān)閉的，開啟語句“set profiling = 1;”
SHOW PROFILES ;
SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};
四粪摘、trace
trace分析優(yōu)化器如何選擇執(zhí)行計劃瀑晒，通過trace文件能夠進一步了解為什么優(yōu)化器選擇A執(zhí)行計劃而不選擇B執(zhí)行計劃。
set optimizer_trace="enabled=on";
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
select * from information_schema.optimizer_trace;
五赶熟、確定問題瑰妄，通用解決方案：
①優(yōu)化索引
②優(yōu)化SQL語句：修改SQL陷嘴、IN 查詢分段映砖、時間查詢分段、基于上一次數(shù)據(jù)過濾
③改用其他實現(xiàn)方式：ES灾挨、數(shù)倉等
④數(shù)據(jù)拆分處理邑退，比如拆分業(yè)務(wù)，拆分SQL劳澄，數(shù)據(jù)碎片處理
場景分析
案例1地技、最左匹配
索引
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
SQL語句
select * from test where orderno=''
查詢匹配從左往右匹配，要使用order_no走索引秒拔，必須查詢條件攜帶shop_id或者索引(shop_id,order_no)調(diào)換前后順序莫矗。
案例2、隱式轉(zhuǎn)換
索引
KEY `idx_mobile` (`mobile`)
SQL語句
select * from _user where mobile=12345678901
隱式轉(zhuǎn)換相當(dāng)于在索引上做運算砂缩，會讓索引失效作谚。mobile是字符類型，使用了數(shù)字庵芭，應(yīng)該使用字符串匹配妹懒，否則MySQL會用到隱式替換，導(dǎo)致索引失效双吆。
案例3眨唬、大分頁
索引
KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)
SQL語句
select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;
對于大分頁的場景会前，可以優(yōu)先讓產(chǎn)品優(yōu)化需求，如果沒有優(yōu)化的匾竿，有如下兩種優(yōu)化方式瓦宜，
1、把上一次的最后一條數(shù)據(jù)岭妖，也即上面的c傳過來歉提，然后做“c < xxx”處理，但是這種一般需要改接口協(xié)議区转，并不一定可行苔巨。
2、采用延遲關(guān)聯(lián)的方式進行處理废离，減少SQL回表侄泽，但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果，SQL改動如下
select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;
案例4蜻韭、in + order by
索引
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
SQL語句
select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10
in查詢在MySQL底層是通過n*m的方式去搜索悼尾，類似union，但是效率比union高肖方。
in查詢在進行cost代價計算時（代價 = 元組數(shù) * IO平均值）闺魏，是通過將in包含的數(shù)值，一條條去查詢獲取元組數(shù)的俯画，因此這個計算過程會比較的慢析桥，所以MySQL設(shè)置了個臨界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6之后超過這個臨界值后該列的cost就不參與計算了艰垂。因此會導(dǎo)致執(zhí)行計劃選擇不準(zhǔn)確泡仗。默認(rèn)是200，即in條件超過了200個數(shù)據(jù)猜憎，會導(dǎo)致in的代價計算存在問題娩怎，可能會導(dǎo)致Mysql選擇的索引不準(zhǔn)確。
處理方式胰柑，可以(order_status, created_at)互換前后順序截亦，
并且調(diào)整SQL為延遲關(guān)聯(lián)來進行數(shù)據(jù)查詢
案例5、范圍查詢阻斷柬讨，后續(xù)字段不能走索引
索引
KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)
SQL語句
select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10
范圍查詢還有“IN崩瓤、between”
案例6、不等于姐浮、不包含不能用到索引的快速搜索
select * from _order where shop_id=1 and order_status not in (1,2)
select * from _order where shop_id=1 and order_status != 1
在索引上谷遂，避免使用NOT、!=卖鲤、<>肾扰、!<畴嘶、!>、NOT EXISTS集晚、NOT IN窗悯、NOT LIKE等
案例7、優(yōu)化器選擇不使用索引的情況
如果要求訪問的數(shù)據(jù)量很小偷拔，則優(yōu)化器還是會選擇輔助索引蒋院，但是當(dāng)訪問的數(shù)據(jù)占整個表中數(shù)據(jù)的蠻大一部分時（一般是20%左右），優(yōu)化器會選擇通過聚集索引來查找數(shù)據(jù)莲绰。
select * from test_order where order_status = 1
查詢出所有未支付的訂單欺旧，一般這種訂單是很少的，即使建了索引蛤签，也沒法使用索引辞友。
案例8、復(fù)雜查詢
select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01';
select * from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01' limit 10;
如果是統(tǒng)計某些數(shù)據(jù)震肮，可能改用數(shù)倉進行解決称龙；
如果是業(yè)務(wù)上就有那么復(fù)雜的查詢，可能就不建議繼續(xù)走SQL了戳晌，而是采用其他的方式進行解決鲫尊，比如使用ES等進行解決。
案例9沦偎、asc和desc混用
select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
desc 和asc混用時會導(dǎo)致索引失效
案例10疫向、大數(shù)據(jù)
對于推送業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)存儲，可能數(shù)據(jù)量會很大扛施，如果在方案的選擇上鸿捧，最終選擇存儲在MySQL上，并且做7天等有效期的保存,那么需要注意疙渣，頻繁的清理數(shù)據(jù)，會照成數(shù)據(jù)碎片堆巧，需要聯(lián)系DBA進行數(shù)據(jù)碎片處理妄荔。
