定位及优化SQL语句的性能问题
一、EXPLAIN
做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。
下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据
type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别
key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式
key_len列，索引长度
rows列，扫描行数。该值是个预估值
extra列，详细说明。注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary
二、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。
三、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。
四、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
五、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
六、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
七、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。
八、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;
九、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
十、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
十一、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
十二、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。
Java架构/分布式/高并发：468897908
十三、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结果果并没有使用
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
十四、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;
十五、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
十六、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
十七、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。
十八、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。
十九、关于JOIN优化
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：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;
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。
合理利用索引
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
利用小表去驱动大表
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。
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。
这个方式有时可能减少3倍的时间。
执行计划
我们知道，不管是哪种数据库，或者是哪种数据库引擎，在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优化方式就是使用索引。
而执行计划，就是显示数据库引擎对于SQL语句的执行的详细情况，其中包含了是否使用索引，使用什么索引，使用的索引的相关信息等。
(https://juejin.im/post/5a52386d51882573443c852a)
基本语法
explain select ...mysql的explain 命令可以用来分析select 语句的运行效果。
除此之外，explain 的extended 扩展能够在原本explain的基础上额外的提供一些查询优化的信息，这些信息可以通过mysql的show warnings命令得到。
mysql> explain extended select * from account;
******** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: account
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra:
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
*************1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: select `dbunit`.`account`.`id` AS `id`,`dbunit`.`account`.`name` AS `name` from `dbunit`.`account`
1 row in set (0.00 sec)另外，对于分区表的查询，需要使用partitions命令。
explain partitions select ...执行计划包含的信息
不同版本的Mysql和不同的存储引擎执行计划不完全相同，但基本信息都差不多。mysql执行计划主要包含以下信息:
id
由一组数字组成。表示一个查询中各个子查询的执行顺序;
-
id相同执行顺序由上至下。
-
- id不同，id值越大优先级越高，越先被执行。
- id为
null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在包含union等查询语句中。 
select_type
每个子查询的查询类型，一些常见的查询类型。
| id | select_type | description |
|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | 不包含任何子查询或union等查询 |
| 2 | PRIMARY | 包含子查询最外层查询就显示为 PRIMARY |
| 3 | SUBQUERY | 在select或 where字句中包含的查询 |
| 4 | DERIVED | from字句中包含的查询 |
| 5 | UNION | 出现在union后的查询语句中 |
| 6 | UNION RESULT | 从UNION中获取结果集，例如上文的第三个例子 |
table
查询涉及到的数据表。
如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的
partitions
表分区、表创建的时候可以指定通过那个列进行表分区。 举个例子：
create table tmp (
id int unsigned not null AUTO_INCREMENT,
name varchar(255),
PRIMARY KEY (id)
) engine = innodb
partition by key (id) partitions 5;
type
访问类型
-
ALL扫描全表数据 -
index遍历索引 -
range索引范围查找 -
index_subquery在子查询中使用 ref -
unique_subquery在子查询中使用 eq_ref -
ref_or_null对Null进行索引的优化的 ref -
fulltext使用全文索引 -
ref使用非唯一索引查找数据 -
eq_ref在join查询中使用PRIMARY KEYorUNIQUE NOT NULL索引关联。 -
const使用主键或者唯一索引，且匹配的结果只有一条记录。 -
system const连接类型的特例，查询的表为系统表。 -
性能从好到差依次为：
system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了ALL之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。
所以，如果通过执行计划发现某张表的查询语句的type显示为ALL，那就要考虑添加索引，或者更换查询方式，使用索引进行查询。
possible_keys
可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。
key
显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。
TIPS:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据)，则该索引仅出现在key列表中。
select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。
key_length
索引长度 char()、varchar()索引长度的计算公式：
(Character Set：utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1) * 列长度 + 1(允许null) + 2(变长列)其他类型索引长度的计算公式: ex:
CREATE TABLE `student` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '',
`age` int(11),
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx` (`name`),
KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
name 索引长度为： 编码为utf8mb4,列长为128,不允许为NULL,字段类型为varchar(128)。key_length = 128 * 4 + 0 + 2 = 514;
age 索引长度：int类型占4位，允许null,索引长度为5。
ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func
rows
返回估算的结果集数目，注意这并不是一个准确值。
extra
extra的信息非常丰富，常见的有：
-
Using index 使用覆盖索引
-
Using where 使用了用where子句来过滤结果集
-
Using filesort 使用文件排序，使用非索引列进行排序时出现，非常消耗性能，尽量优化。
-
Using temporary 使用了临时表。
一些SQL优化建议
1、SQL语句不要写的太复杂。
一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。
2、使用『临时表』缓存中间结果。
简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了阻塞，提高了并发性能。
3、使用like的时候要注意是否会导致全表扫
有的时候会需要进行一些模糊查询比如
select id from table where username like ‘%hollis%’关键词%hollis%，由于hollis前面用到了“%”，因此该查询会使用全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%，
4、尽量避免使用!=或<>操作符
在where语句中使用!=或<>，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
5、尽量避免使用 or 来连接条件
在 where 子句中使用 or 来连接条件，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
可以使用
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
替代
select id from t where num=10 or num=206、尽量避免使用in和not in
在 where 子句中使用 in和not in，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
可以使用
select id from t where num between 10 and 20
替代
select id from t where num in (10,20)7、可以考虑强制查询使用索引
select * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键)
select * from table force index(hollis_index) limit 2;(强制使用索引"hollis_index")
select * from table force index(PRI,hollis_index) limit 2;(强制使用索引"PRI和hollis_index")8、尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件
9、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
10、尽量避免使用游标
11、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
12、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
13、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
14、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率
15、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引