1. 关联查询优化
1.1 驱动表和被驱动表
对于内连接来说，优化器会根据用户的查询语句做优化，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。而对于外连接来说，大多数情况用户指定的主表就是驱动表，但优化器也会视情况进行选择。
1.2 Simple Nested-Loop Join (简单嵌套循环连接)
从表A中取出一条数据，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。
1.3 Index Nested-Loop Join （索引嵌套循环连接）
其优化的思路主要是为了减少内存表数据的匹配次数，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，避免和内存表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内存表的匹配次数。
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。
1.4 Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）
其优化思路为一次性缓存多条数据，把参与查询的列缓存到Join Buffer 里，然后拿join buffer里的数据批量与内层表的数据进行匹配，从而减少了内层循环的次数（遍历一次内层表就可以批量匹配一次Join Buffer里面的外层表数据）。当不使用Index Nested-Loop Join的时候，默认使用Block Nested-Loop Join。
1.5 总结
（1）整体效率比较：INLJ > BNLJ > SNLJ
（2）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）
（3）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)
（4）增大join buffer size的大小（一次索引的数据越多，那么内层包的扫描次数就越少）
（5）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）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
1.6 优化思路
- 保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引
- 需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
- LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表， 大表作为被驱动表 。减少外层循环的次数。
- INNER JOIN 时，MySQL会自动将 小结果集的表选为驱动表 。选择相信MySQL优化策略。
- 能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)
- 不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用 JOIN 来代替子查询。
2. 子查询优化
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：
① 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。
② 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。
③ 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。
3. 排序优化
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 排序则一般在内存中进行排序，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。
优化思路：
（1） 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。
（2）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。
（3）无法使用 Index 时，需要对 FileSort 方式进行调优。
4. 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、group by、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。
5. 分页查询优化
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。
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 。例如：
--优化前
SELECT * FROM student LIMIT 2000000,10;
--优化后
SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;
6. 优先使用覆盖索引
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。
正因为覆盖索引包含了满足查询结果的所有数据，因此就可以省去回表的操作，从而大大提升效率。
7. 索引下推ICP
索引下推(Index Condition Pushdown, ICP)是MySQL 5.6中新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。当使用索引条件下推是，EXPLAIN语句输出结果中Extra列内容显示为Using index condition。
索引下推就是指在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数来提高查询效率。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-800485.html
# 打开索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on';
# 关闭索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';
ICP的使用条件
（1）如果表的访问类型为 range 、 ref 、 eq_ref 或者 ref_or_null 可以使用ICP。
（2）ICP可以使用InnDB和MyISAM表，包括分区表InnoDB和MyISAM表
（3） 对于InnoDB表，ICP仅用于二级索引。ICP的目标是减少全行读取次数，从而减少I/O操作。
（4）当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP优化方法。因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。
5. 相关子查询的条件不能使用ICP文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-800485.html
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