之前看到過一篇關(guān)于Mysql的干貨技術(shù)分享袋狞，講述的內(nèi)容是19種優(yōu)化Mysql的方式焚辅，屁話不多說
一、EXPLAIN
這個(gè)關(guān)鍵字是寫在SQL前面苟鸯，目的是查看該SQL的執(zhí)行計(jì)劃
EXPLAIN SELECT * FROM `tbl_user` WHERE createDate >= UNIX_TIMESTAMP('2018-01-01 00:00:00'); // SQL 1.1
EXPLAIN SELECT * FROM `tbl_user` WHERE mobile = '13000000000'; // SQL1.2
特地跑了兩條測試庫SQL同蜻，對(duì)比給大家分析一下幾個(gè)關(guān)鍵字段：
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type列：連接類型。全部共14種早处，但這里就解釋常見的六種
1) . all：全表掃描湾蔓，如果展示全表數(shù)據(jù)，all是正常使用類型砌梆，但是若該sql是進(jìn)行查找數(shù)據(jù)項(xiàng)默责，基本上證明該sql有非常大的優(yōu)化空間。 2) . index：按照索引的順序咸包，進(jìn)行全表掃描桃序，相比于all，它們都是獲取了全表數(shù)據(jù)烂瘫，但index要先讀索引而且要回表隨機(jī)取數(shù)據(jù)媒熊，官方給出的結(jié)果是比all的效率高，唯一的解釋就是可能是使用索引掃描全表時(shí)是有序的坟比。 3) . range：索引掃描對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)芦鳍，也是最優(yōu)的類型，證明在索引的使用上温算，該sql已經(jīng)使用最優(yōu)的讀取數(shù)據(jù)方式怜校。 4) . ref：查詢的sql使用了索引，但該索引列的值并不唯一注竿，雖然效率比不上range茄茁，但是好處是不需要全表掃描，因?yàn)樗饕怯行虻墓睿幢阌兄貜?fù)值裙顽，也是在一定范圍內(nèi)進(jìn)行檢索。 5) . ref_eq：該類型的實(shí)際操作方式與ref類似宣谈，但是該類型會(huì)在遇到對(duì)應(yīng)的首條數(shù)據(jù)時(shí)愈犹，就停止了查詢，效率更高。 6) . const：將一個(gè)主鍵放置到where后面作為條件查詢漩怎，mysql優(yōu)化器就能把這次查詢優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一個(gè)常量勋颖。 key列：使用到的索引名稱。如圖所示勋锤，如果沒有選擇索引饭玲，則值是null
key_len列：索引長度。
rows列：掃描的行數(shù)叁执。該數(shù)值為預(yù)估值茄厘。
extra列：詳細(xì)說明。需要關(guān)注的幾個(gè)不友好的值谈宛，Using temporary 相當(dāng)于where查詢結(jié)果太大次哈，內(nèi)存放不下，需要臨時(shí)表來保存結(jié)果吆录；Using where 相當(dāng)于where條件未進(jìn)行索引窑滞；Using filesort 相當(dāng)于ORDER BY 操作，無法利用索引完成排序等等径筏。
二葛假、SQL語句中IN包含的值不應(yīng)該過多
MySQL對(duì)于IN做了相應(yīng)的優(yōu)化障陶，是將IN的常量存儲(chǔ)于一個(gè)數(shù)組中滋恬，并且有序排列，如果此時(shí)數(shù)值較多抱究，產(chǎn)生的消耗就會(huì)很多恢氯，就好比：
SELECT * FROM tableName WHERE id IN(2,3,4,5,... ...,N,N+1);
上述的sql可以優(yōu)化成
SELECT * FROM tableName WHERE id BETWEEN 1 AND N+1;
三、SELECT語句盡可能標(biāo)明字段名稱
SELECT * 增加很多不必要的消耗鼓寺；增加了使用覆蓋索引的可能性勋拟，所以盡可能在SELECT后跟上的是字段名，而不是*
四妈候、當(dāng)只需要使用一條語句時(shí)敢靡，加上limit 1
可能where查詢的字段是唯一數(shù)值，但是如果不加limit 1苦银，并且字段不存在索引的話啸胧，會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如果加上limit 1幔虏，在字段未加上索引時(shí)纺念，查詢到對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)是，查詢就會(huì)停止想括。同時(shí)這是為了使EXPLAIN中type列達(dá)到const類型
五陷谱、如果排序字段沒用到索引，就盡量避免該字段排序
此時(shí)在EXPLAIN的extra字段就會(huì)提示Using filesort瑟蜈，加上索引后就不會(huì)提示這個(gè)烟逊，索引排序?qū)?shí)際生產(chǎn)有影響渣窜，所以在排序是盡可能使用索引排序。
六宪躯、如果where條件中其他字段沒有索引图毕，盡量少用or
or兩邊的字段中，如果有一個(gè)不是索引字段眷唉，而其他條件也不是索引字段予颤，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）的方式來代替“or”會(huì)得到更好的效果冬阳。
七蛤虐、盡量用union all代替union
Union：對(duì)兩個(gè)結(jié)果集進(jìn)行并集操作，不包括重復(fù)行肝陪，同時(shí)進(jìn)行默認(rèn)規(guī)則的排序驳庭；
Union All：對(duì)兩個(gè)結(jié)果集進(jìn)行并集操作，包括重復(fù)行氯窍，不進(jìn)行排序饲常；
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)行唯一性過濾操作，這就會(huì)涉及到排序狼讨，增加大量的CPU運(yùn)算贝淤，加大資源消耗及延遲。當(dāng)然政供，union all的前提條件是兩個(gè)結(jié)果集沒有重復(fù)數(shù)據(jù)播聪。
八、不使用ORDER BY RAND()
select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;
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.nidlimit 1000;
九布隔、區(qū)分in和exists离陶、not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
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衅檀，那么以外層表為驅(qū)動(dòng)表招刨，先被訪問，如果是IN哀军，那么先執(zhí)行子查詢沉眶。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)表大的情況排苍。
關(guān)于not in和not exists沦寂，推薦使用not exists，不僅僅是效率問題淘衙，not in可能存在邏輯問題传藏。如何高效的寫出一個(gè)替代not exists的SQL語句？
原SQL語句
select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
高效的sql語句：
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)：
十毯侦、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from product limit 866613, 20
使用上述SQL語句做分頁的時(shí)候哭靖，可能有人會(huì)發(fā)現(xiàn)，隨著表數(shù)據(jù)量的增加侈离，直接使用limit分頁查詢會(huì)越來越慢试幽。
優(yōu)化的方法如下：可以取前一頁的最大行數(shù)的id，然后根據(jù)這個(gè)最大的id來限制下一頁的起點(diǎn)卦碾。比如此列中铺坞，上一頁最大的id是866612。SQL可以采用如下的寫法：
select id,name from product where id> 866612 limit 20
十一洲胖、分段查詢
在一些用戶選擇頁面中济榨，可能一些用戶選擇的時(shí)間范圍過大，造成查詢緩慢绿映。主要的原因是掃描行數(shù)過多擒滑。這個(gè)時(shí)候可以通過程序，分段進(jìn)行查詢叉弦，循環(huán)遍歷丐一，將結(jié)果合并處理進(jìn)行展示。
如下圖這個(gè)SQL語句淹冰，掃描的行數(shù)成百萬級(jí)以上的時(shí)候就可以使用分段查詢：
十二库车、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。
十三榄棵、不建議使用%前綴模糊查詢
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”凝颇，這種查詢會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描潘拱。但是可以使用LIKE “name%”疹鳄。
那如何查詢%name%？
如下圖所示芦岂，雖然給secret字段添加了索引瘪弓，但在explain結(jié)果并沒有使用：
那么如何解決這個(gè)問題呢，答案：使用全文索引禽最。
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%'; 腺怯。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的川无。慶幸的是在MySQL中呛占，有全文索引來幫助我們。
創(chuàng)建全文索引的SQL語法是：
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的SQL語句是：
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意：在需要?jiǎng)?chuàng)建全文索引之前懦趋，請(qǐng)聯(lián)系DBA確定能否創(chuàng)建晾虑。同時(shí)需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區(qū)別。
十四、避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作
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)算帜篇，這會(huì)造成引擎放棄使用索引糙捺，建議改成：
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
如果是代碼操作，建議運(yùn)算寫在代碼邏輯中
十五笙隙、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)換洪灯，建議先確定where中的參數(shù)類型。
十六竟痰、對(duì)于聯(lián)合索引來說签钩，要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有字段id、name坏快、school边臼，可以直接用id字段，也可以id假消、name這樣的順序柠并，但是name;school都無法使用這個(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富拗，常用的查詢字段放在最前面臼予。
十七、必要時(shí)可以使用force index來強(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)為合適的索引來檢索SQL語句啃沪，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的粘拾。這時(shí)就可以采用forceindex來強(qiáng)制優(yōu)化器使用我們制定的索引。
十八创千、注意范圍查詢語句
對(duì)于聯(lián)合索引來說缰雇，如果存在范圍查詢，比如between追驴、>械哟、<等條件時(shí)，會(huì)造成后面的索引字段失效殿雪。
十九暇咆、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)表丙曙，RIGHT JOIN B表為驅(qū)動(dòng)表爸业。
注意：
1）MySQL中沒有full join，可以用以下方式來解決：
select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
2）盡量使用inner join亏镰，避免left join：
參與聯(lián)合查詢的表至少為2張表扯旷，一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join索抓，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會(huì)自動(dòng)選擇小表作為驅(qū)動(dòng)表钧忽，但是left join在驅(qū)動(dòng)表的選擇上遵循的是左邊驅(qū)動(dòng)右邊的原則某抓，即left join左邊的表名為驅(qū)動(dòng)表。
3）合理利用索引：
被驅(qū)動(dòng)表的索引字段作為on的限制字段惰瓜。
4）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)表的話否副，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)崎坊。
5）巧用STRAIGHT_JOIN：
inner join是由MySQL選擇驅(qū)動(dòng)表备禀，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奈揍、order by等「Using filesort」曲尸、「Using temporary」時(shí)。STRAIGHT_JOIN來強(qiáng)制連接順序男翰，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅(qū)動(dòng)表另患，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)連接蛾绎，也就是inner join昆箕。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)確租冠。
這個(gè)方式有時(shí)能減少3倍的時(shí)間鹏倘。
以上就是從各地搜羅并且驗(yàn)證的關(guān)于MySQL的19條優(yōu)化建議，希望能幫到你喲~
