SQL优化

1.步骤（具体场景，具体分析。以下大致思路）

1. 根据慢日志定位慢查询sql
2. 使用explain等工具分析sql
3. 修改sql或者尽量让sql走索引

2.具体步骤

2.1 根据慢日志定位慢查询sql

show variables like '%quer%'

slow_query_log 慢日志状态

slow_query_log_file 慢日志文件地址

long_query_time 慢日志记录的最低查询时间

show status like '%slow_queries%' -- 查询本次慢查询数据数量

set global show_query_log = on; -- 设置打开慢查询日志
set global long_query_time = 1; -- 设置慢日志记录的最低查询时间为一秒 需要重新连接才生效
以上可以在 my.ini 配置文件内修改， set 不是永久生效，重启服务器会回归默认设置

2.2 使用explain等工具分析sql

explain + 需要分析sql语句

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra

字段名解释

id: select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

select_type: 表示查询的类型。

table: 指的就是当前执行的表

partitions: 匹配的分区

type: type所显示的是查询使用了哪种类型

possible_keys: 显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。

key: 实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。（可能原因包括没有建立索引或索引失效）

key_len: 表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

ref: 显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，最好是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows: 根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，也就是说，用的越少越好

filtered: 按表条件过滤的行百分比

Extra: 列返回的描述的意义

关键字段

• type

system > const>eq_ref > ref>fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery >

index_subquery > range > index > all

index ,all 需要优化

• system 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计

• const 表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。

• eq_ref 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描

• ref 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体。

• range 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，key列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现between、< 、>、in等的查询，这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引。

• index Full Index Scan，Index与All区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然all和Index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘读取

• all Full Table Scan 将遍历全表以找到匹配的行

• extra

extra项	说明
Using filesort	（看到这个的时候，查询就需要优化了） 表示 mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。mysql 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。
Using temporary	（看到这个的时候，查询需要优化了） 表示 mysql 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by 和分组查询 group by 。
Using index	表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免访问了表的数据行，效率不错。如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
Using where	表明使用了where过滤
Using join buffer	表明使用了连接缓存,比如说在查询的时候，多表join的次数非常多，那么将配置文件中的缓冲区的join buffer调大一些。
impossible where	where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
select tables optimized away	在没有GROUPBY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。
distinct	优化distinct操作，在找到第一匹配的元组后即停止找同样值的动作

2.3 修改sql或者尽量让sql走索引

2、SQL语句中IN包含的值不应过多
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between就不要用in了；再或者使用连接来替换。

3、SELECT语句务必指明字段名称
SELECT*增加很多不必要的消耗（CPU、IO、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

4、当只需要一条数据的时候，使用limit 1
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
6、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or
or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union（必要的时候）的方式来代替“or”会得到更好的效果。

7、尽量用union all代替union
union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

8、不使用ORDER BY RAND()
select id from dynamic order by rand() limit 1000;

上面的SQL语句，可优化为：

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

9、区分in和exists、not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)

上面SQL语句相当于

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

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句？

原SQL语句：

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

高效的SQL语句：

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

取出的结果集如下图表示，A表不在B表中的数据：

写SQL记住这19个优化原则，效率至少提高3倍
10、使用合理的分页方式以提高分页的效率
select id,name from product limit 866613, 20

使用上述SQL语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。SQL可以采用如下的写法：

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

11、分段查询
在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

如下图这个SQL语句，扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询：

写SQL记住这19个优化原则，效率至少提高3倍
12、避免在where子句中对字段进行null值判断
对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

13、不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果并没有使用：

写SQL记住这19个优化原则，效率至少提高3倍
那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引。

在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like ‘%zhangsan%’; 。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的SQL语法是：

ALTER TABLE dynamic_201606 ADD FULLTEXT INDEX idx_user_name (user_name);

使用全文索引的SQL语句是：

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

注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

14、避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如：

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

中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：

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

15、避免隐式类型转换
where子句中出现column字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

16、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

17、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

18、注意范围查询语句
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

19、关于JOIN优化
写SQL记住这19个优化原则，效率至少提高3倍
LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B表为驱动表。

注意：

1）MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：

select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;

2）尽量使用inner join，避免left join：

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

3）合理利用索引：

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

4）利用小表去驱动大表：

写SQL记住这19个优化原则，效率至少提高3倍
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

5）巧用STRAIGHT_JOIN：

inner join是由MySQL选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。