索引优化与查询优化
哪些维度可以进行数据库调优
- 索引失效、没有充分利用到索引-一索引建立
- 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点非常分散。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 SOL 等价变换 提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法执行效率可能更高
1. 索引失效案例
MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响
- 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能
- 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢
大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引
其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器？基于cost开销(CostBaseOptimizer)，它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer)，也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
说明：
SQL_NO_CACHE是MySQL中的一个查询提示（Query Hint），用于在查询时告诉MySQL不要缓存该查询的结果。通常，MySQL会在查询结果中使用查询缓存来提高性能，如果查询缓存中已经存在相同的查询结果，MySQL将直接返回缓存中的结果，而不需要再执行实际的查询操作。
1.0 数据准备
#1. 数据准备CREATE DATABASE atguigudb2;USE atguigudb2;#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;
SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;
#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 ;
# 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 ;
# 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
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 ;
# 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 ;
# 执行存储过程，往class表添加1万条数据
CALL insert_class(10000);
# 执行存储过程，往stu表添加50万条数据
CALL insert_stu(100000, 500000);
SELECT COUNT(*)
FROM class;
SELECT COUNT(*)
FROM student;
# 删除某表上的索引 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2OPEN _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("atguigu2", "student");
2.1 全值匹配
# 创建索引前后
# 145 ms (execution: 126 ms, fetching: 19 ms)
# 76 ms (execution: 34 ms, fetching: 42 ms)
SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
AND classId = 4
AND name = 'abcd';
CREATE INDEX idx_age ON student (age);
再创建一个索引，发现使用的联合索引
CREATE INDEX idx_age_classId ON student(age, classId);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE *
FROM student
WHERE age = 30
AND classId = 4
AND name = 'abcd';
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | student | null | ref | idx_age_classId | idx_age_classId | 10 | const,const | 12 | 10 | Using where |
继续创建这三个字段的联合索引，发现使用的3个的联合索引
CREATE INDEX idx_age_classId_name ON student(age, classId, name);
2.2 最佳左前缀法则(联合索引)
MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配；
# 使用idx_age_classId索引 顺序一致
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name='abcd';
# 没用上索引 因为没有classid开头顺序的索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name='abcd';
删掉前两个索引，保留student(age, classId, name);
发现虽然用上了索引，但是key_len=5，说明只用上了联合索引的一部分age这个字段(int4字节+1null)
先取查询条件的classid到索引第一个列匹配无结果，再取age匹配找到可用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND age=30 AND student.name='abcd';
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | student | null | ref | idx_age_classId,idx_age_classId_name | idx_age_classId_name | 73 | const,const,const | 1 | 100 | null |
这样则完全没有使用上索引：
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name='abcd';
先取查询条件的classid到索引第一个列匹配无结果，再取name匹配仍然无结果，因为索引只存在age开头的这个。
结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括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使用这些字段中第1个字段时，多列（或联合）索引不会被使用
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
对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显式的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。而记录又是存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序，所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插，而如果我们插入的主键信息忽大忽小的话，就比较麻烦，假设某个数据页存储的记录已经满了，它存储的主键值在1~100之间
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)
);
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、函数导致索引失效
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
# 可以使用上索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';
# 无法使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';
第一种：索引优化生效，因为可以使用二级索引进行匹配，第二种：索引优化失效，因为使用到了函数，但是对于mysql来说，函数作用的是什么并不知道，所以不能使用索引。
CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);
# 无法使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;
# 可以使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900000;
2.5 类型转换(自动或手动)导致索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=123;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name='123';
name=123发生类型转化，索引失效
结论：设计实体类属性时，一定要与数据库字段类型相对应。否则，就会出现类型转换的情况
1.6 范围条件右边的列索引失效
CREATE INDEX idx_age_cid_name ON student(age, classId, name);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.classId>20 AND student.name = 'abc';
key_len=10,age和classid加起来，没有name
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | student | null | range | idx_age_cid_name | idx_age_cid_name | 10 | null | 18728 | 10 | Using index condition |
范围右边的列不能使用。比如：(<) (<=) (>) (>=) 和 between等
如果这种sql出现较多，应该注意联合索引建立顺序，将范围查询条件放置语句最后：
CREATE INDEX idx_age_name_classid ON student(age, name, classid);
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。
1.7 不等于(!=或者<>)索引失效
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name <> 'abc';
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name != 'abc';
1.8 is null可以使用索引, is not null无法使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NOT NULL;
最好在设计数据表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，默认值为0，将字符类型的默认值设置为空字符串(‘’)
同理，在查询中使用NOT LIKE也无法使用索引，导致全表扫描
1.9 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%';
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
1.10 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，因此索引的条件列也会失效
CREATE INDEX idx_age ON student(age);
# 因为classid字段没有索引，所以没有使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=10 OR classid=100;
# 因为age字段和name字段上都有索引，所以查询中使用了索引。
# 这里使用到了index_merge，简单说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。这样的好处就是避免了全表扫描
CREATE INDEX idx_name ON student(name);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=10 OR name= 'able';
1.11 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
1.12 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，尽量选择能够包含当前query中的where子句中更多字段的索引
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
2. 关联查询优化
2.0 数据准备
CREATE TABLE IF NOT EXISTS type
(
id INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
card INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS book
(
bookid INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
card INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (bookid)
);
# 20条
INSERT INTO type(card)
VALUES (FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
# 20条
INSERT INTO book(card)
VALUES (FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
2.1 左外连接
没有索引type全是all：
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | type | null | ALL | null | null | null | null | 20 | 100 | null |
| 1 | SIMPLE | book | null | ALL | null | null | null | null | 20 | 100 | Using where; Using join buffer (hash join) |
CREATE INDEX Y ON book (card);
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | type | null | ALL | null | null | null | null | 20 | 100 | null |
| 1 | SIMPLE | book | null | ref | Y | Y | 4 | atguigu2.type.card | 1 | 100 | Using index |
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;
2.2 内连接
对于内连接来讲，如果表的连接条件中只能有一个字段有索引，则有索引的字段会被作为被驱动表
对于内连接来说，在两个表的连接条件都存在索引的情况下，会选择小表作为驱动表——小表驱动大表
CREATE INDEX Y ON book (card);
DROP INDEX Y ON book;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card = book.card;
CREATE INDEX X ON type (card);
DROP INDEX X ON type;
2.3 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关联的执行时间会非常长。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);
# 测试1 使用了索引f1
EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON(a.f1=b.f1) WHERE (a.f2=b.f2);
# 测试2 没有使用索引
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-Look 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层表数据的匹配次数，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，避免和内层表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内层表的匹配次数
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）
如果存在索引，那么会使用index的方式进行join，如果join的列没有索引，被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表，其表中的记录都会被加载到内存中，然后再从驱动表中取一条与其匹配，匹配结束后清除内存，然后再从驱动表中加载一条记录，然后把被驱动表的记录再加载到内存匹配，这样周而复始，大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数，就出现了Block Nested-Loop Join的方式
不再是逐条获取驱动表的数据，而是一块一块的获取，引入了join buffer缓冲区，将驱动表join相关的部分数据列（大小受join buffer的限制）缓存到join buffer中，然后全表扫描被驱动表，被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中所有驱动表记录进行匹配（内存中操作），将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次，降低了被驱动表的访问频率
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能不能存储所有数据，默认情况下join_buffer_size=256k
join_buffer_size的最大值在32位系统可以申请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4G并发出警告）
(5) Join小结
整体效率比较：INLJ>BNLJ>SNLJ
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
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)
增大join buffer size的大小（一次缓存的数据越多，那么内层包的扫表次数就越少）
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
这种方式适用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. 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：
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。
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。
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。
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：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_moniitor 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：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);
# 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
4. 排序优化
4.1 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排序则一般再内存中进行排序，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
4.2 测试
删除student、class索引
以下是否能使用到索引，能否去掉using filesort
过程一：没有使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age, classid;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age, classid LIMIT 10;
过程二：创建索引，但order by时不limit，索引失效
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classid,NAME);
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age, classid;为何没有使用索引？实际上SQL在执行时，优化器会考虑成本问题，虽然有索引，但是此索引是一个二级索引，那么如果通过索引排完序后需要回表查询其他的所有列信息。干脆直接在内存中做排序发现花费的时间还要少，所以就没有使用索引。（注意：并不是任何情况下有索引就一定会使用，优化器是考虑时间成本进行选择最优的执行计划）。如果sql换成SELECT SQL_NO_CACHE age, classid FROM student ORDER BY age, classid;就会使用上索引。这里不需要回表（覆盖索引）
过程三：order by时顺序错误，索引失效
创建索引age,classid,stuno 以下哪些索引失效
CREATE INDEX idx_age_classid_stuno ON student(age,classid,stuno);
# 失效
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY classid LIMIT 10;
# 失效
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY classid,NAME LIMIT 10;
# 有效
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age,classid,stuno LIMIT 10;
# 有效
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age,classid LIMIT 10;
# 有效
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age LIMIT 10;
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
CREATE INDEX idx_age_classid_stuno ON student(age,classid,stuno);
# 失效 方向反
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age DESC, classid ASC LIMIT 10;
# 失效 最左前缀法则
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY classid DESC, NAME DESC LIMIT 10;
# 失效 方向反
# 没有使用索引是因为，最后还要按照classid逆序，所以不如直接文件排序。
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age ASC, classid DESC LIMIT 10;
# 有效
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age DESC, classid DESC LIMIT 10;
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
# 虽然使用了索引，但是key_len都是5，并没有使用到ORDER BY后面的，是因为经过WHERE的筛选剩下的数据不是太多，所以就没有使用
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=45 ORDER BY classid;
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=45 ORDER BY classid,name;
# 前者没有使用索引，后者使用了索引，前者是因为先进行排序的，再去过滤后，最后回表查询出所有的字段信息，花费的时间会更多。
# 后者因为只取前十条，其中索引排完序再筛选完后取前十条会更快一些
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE classid=45 ORDER BY age;
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE classid=45 ORDER BY age limit 10;
4.3 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/
4.4 filesort算法：双路排序和单路排序
在MySQL中，当需要进行ORDER BY或GROUP BY操作时，可能会使用到filesort算法。filesort算法用于对查询结果集进行排序，以满足ORDER BY或GROUP BY子句的要求。根据不同的场景和配置，MySQL中的filesort算法分为双路排序（Two-Phase Sort）和单路排序（One-Phase Sort）两种。
双路排序（Two-Phase Sort）：
双路排序是默认情况下的排序算法，它执行两个排序阶段。首先，MySQL会尝试使用索引完成排序，如果存在适合的索引来满足ORDER BY或GROUP BY条件，那么排序就是在索引的帮助下完成的。如果索引无法满足排序需求，MySQL会使用双路排序。
在双路排序中，MySQL首先尝试使用内存（sort_buffer）进行排序。如果排序所需的内存超出了sort_buffer的设置，MySQL将使用磁盘临时文件进行排序。这样，双路排序使用了两种资源：内存和磁盘。通常情况下，双路排序是比较高效的排序算法，因为它充分利用了内存和磁盘的优势。
单路排序（One-Phase Sort）：
单路排序是一种特殊的排序算法，它只使用内存来完成排序，而不涉及磁盘临时文件。单路排序通常在查询需要排序的数据较小时，MySQL可以保证所有排序数据都在sort_buffer内存中进行排序，从而避免了使用磁盘临时文件。
当查询需要排序的数据量较小时，MySQL会优先选择单路排序，因为单路排序避免了磁盘I/O，相对较快。但是，如果排序数据量较大，超出了sort_buffer的设置，MySQL会回退到双路排序。
在实际使用中，可以通过调整sort_buffer的大小来影响MySQL在排序时选择单路排序还是双路排序。如果想强制使用单路排序，可以将sort_buffer设置为一个较大的值，但这也会增加内存的消耗。综合考虑查询的性能需求和系统的资源情况，选择合适的排序算法和合理设置sort_buffer是优化查询性能的重要一环。
5. 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、groupby、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
6. 优化分页查询
一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见由非常头疼地问题就是limit 2000000,10，此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000-2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大
EXPLAIN SELECT * FROM student LIMIT 2000000,10
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;
# 查根据name排序的分页，在name上创建索引查找id，再根据id找具体数据，避免了使用聚簇索引数据量大的问题
# 优化前 498 ms (execution: 465 ms, fetching: 33 ms)
SELECT *
FROM student s
ORDER BY name
limit 490000,10;
# 优化后95 ms (execution: 72 ms, fetching: 23 ms)
CREATE INDEX stu_name ON student(name);
WITH order_name (id) AS (select id from student ORDER BY name limit 490000,10)
SELECT *
FROM student s
INNER JOIN order_name o ON s.id = o.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;
7. 优先考虑覆盖索引
7.1 什么时覆盖索引
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。
7.2 覆盖索引的利弊
好处：
避免Innodb表进行索引的二次查询(回表)：
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据，在查找到相应的键值后，还需要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据
在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所要的数据，避免了对主键的二次查询，减少了IO操作，提升了查询效率
可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率（实际就是砍掉了回表时的随机IO，只留下了二级索引查询的顺序IO）
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段
弊端：索引字段的维护总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。（DBA或数据架构师考虑的）
8. 给字符串添加索引
# 教师表
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：
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
可以使用字符串前缀创建索引，详见3.2.8:
https://blog.csdn.net/a2272062968/article/details/131917628
9. 索引下推ICP
索引下推（Index Condition Pushdown，ICP）是MySQL 5.6版本中引入的一项优化技术，它在某些情况下可以提高查询性能。ICP的主要目标是减少MySQL在执行查询时需要访问表的行数，从而减少IO操作和提高查询效率。
在传统的查询执行中，MySQL首先使用索引进行条件过滤，然后再到表中检索相应的行数据。ICP通过在索引上应用查询的其他条件，来减少对表的实际访问。当MySQL发现可以通过索引直接满足查询的所有条件时，ICP将会停止对表的行数据访问，从而避免了额外的IO操作。
ICP主要适用于复合索引，即包含多个列的索引。当查询中涉及到索引的所有列，并且查询的条件都可以在索引上进行计算时，ICP就会发挥作用。
以下是ICP的一些优点和适用条件：
优点：
- 减少了对表的实际访问，从而减少了IO操作，提高了查询性能。
- 在某些情况下，可以避免对表的临时文件和临时表的创建和使用。
适用条件：
- 查询涉及的索引是复合索引，包含多个列。
- 查询涉及的索引的所有列都要在查询中使用，并且查询条件可以在索引上进行计算。
- 表的存储引擎支持ICP，目前InnoDB和MyISAM存储引擎支持ICP。
ICP是MySQL中的一个自动优化特性，不需要显式地启用。在执行查询时，MySQL的优化器会自动判断是否可以使用ICP来优化查询计划。对于适合使用复合索引和满足ICP条件的查询，ICP会帮助提高查询性能，减少不必要的IO操作，从而加快查询的执行速度。
10. 普通索引vs唯一索引
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
11. 其他查询优化策略
11.1 EXISTS和IN的区分
问题：不太理解那种情况下使用EXISTS，那种情况用IN。选择的标准是能否使用表的索引吗？
回答：索引是个前提，其实选择与否还是要看表的大小。可以将选择的标准理解为小表驱动大表。在这种方式下效率是最高的
例如：
SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)
SELECT * FROM A WHERE EXISTS (SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc)
当A小于B时，用EXISTS。因为EXISTS的实现，相当于外表循环，实现的逻辑类似于：
for i in A
for j in B
if j.cc == i.cc then …
当B小于A时用IN，因为实现的逻辑类似于：
for i in B
for j in A
if j.cc == i.cc then …
哪个表小就用哪个表来驱动，A表小就用EXISTS，B表小就用IN
11.2 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)、SELECT COUNT(具体字段)，使用这三者之间的查询效率是怎样的？
答：
前提：如果要统计的是某个字段的非空数据行数，则另当别论，毕竟比较执行效率的前提是结果一样才可以
环节1：COUNT(*)和COUNT(1)都是对所有结果进行COUNT，COUNT(*)和COUNT(1)本质上并没有区别（二者执行时间可能略有差别，不过还是可以把它俩的执行效率看成是相等的）。如果有WHERE子句，则是对所有符合筛选条件的数据进行统计；如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计
环节2：如果是MyISAM存储引擎，统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度，这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值，而一致性则由表级锁来保证。如果是InnoDB存储引擎，因为InnoDB支持事务，采用行级锁和MVCC机制，所以无法像MyISAM一样，维护一个row_count变量，因此需要采用扫描全表，进行循环+计数的方式来完成统计
环节3：在InnoDB引擎中，如果采用COUNT(具体字段)来统计数据行数，要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引，聚簇索引包含的信息多，明显会大于二级索引（非聚簇索引）。对于COUNT(*)和COUNT(1)来说，它们不需要查找具体的行，只是统计行数，系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。如果有多个二级索引，会使用key_len小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候，才会采用主键索引进行统计
11.3 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。
- 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，这会大大的消耗资源和时间
- 无法使用覆盖索引
11.4 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
11.5 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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-611324.html
COMMIT 所释放的资源：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-611324.html
- 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
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