Mysql高级部分系列（三）

1、索引优化与查询优化

都有哪些维度可以进行数据库调优?简言之:

• 索引失效、没有充分利用到索引――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SQL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。

1.1、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。索引提供了访问高效数据的方法，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。

1.1.1、全值匹配我最爱

全职匹配我最爱指的是，查询的字段按照顺序在索引中都可以匹配到

1.1.2、最佳左前缀法则

在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。查询字段与索引字段顺序的不同会导致，索引无法充分使用，甚至索引失效！

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。

1.1.3、主键插入顺序

对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显示的创建索引时，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值忽小忽大的话，则可能会造成页面分裂和记录移位。

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：

页面分裂和记录移位意味着： 性能损耗 ！所以如果我们应该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。

1.1.4、计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动 or 手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描。

1.1.5、范围条件右边的列索引失效

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。（创建的联合索引中，务必把范围涉及到的字段写在最后）

1.1.6、不等于(!= 或者<>)索引失效

mysql 在使用不等于(!= 或者<>)时，有时会无法使用索引会导致全表扫描。

1.1.7、is null可以使用索引，is not null无法使用索引

结论：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，默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串(‘’)

拓展：同理，在查询中使用not like也无法使用索引，导致全表扫描

1.1.8、like以通配符%开头索引失效

拓展：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。

1.1.9、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，而在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。

1.1.10、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。

1.1.11、使用索引的建议

• 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，位置越靠前越号。
• 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。

1.2、关联查询优化

• 在优化关联查询时，只有在被驱动表上建立索引才有效！
• 左外连接时，左侧的为驱动表，右侧为被驱动表！
• 对于内连接来说，查询优化器可以决定谁来作为驱动表，谁作为被驱动表出现
• 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，则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表
• 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

1.2.1、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。在MySQL5.5以后的版本中，MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。

1.2.1.1、Index Nested-Loop Join（索引嵌套循环连接）

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10o0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-Loop Join优化算法。

1.2.1.2、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。

1.2.1.3、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在加载到内存匹配，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中的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joinbuffer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能不能存储所有的数据，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位操做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4GB并发出警告)。

1.2.1.4、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下，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在内存中建立散列值，然后扫描较大的表并探测散列值，找出与Hash表匹配的行。
  1. 这种方式适用于较小的表完全可以放入内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。
  2. 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。
  3. 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。Hash Join只能应用于等值连接，这是由Hash的特点决定的。

1.2.1.5、小结

• 整体效率比较:INLJ > BNLJ > SNLJ。
• 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)。
• 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。
• 衍生表建不了索引，减少衍生表的使用。

1.2.2、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。

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

1.2.3、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IO到磁盘进行排序的情况，效率较低。

1.2.3.1、filesort算法:双路排序和单路排序

排序的字段若如果不在索引列上，则filesort会有两种算法:双路排序和单路排序双路排序（慢)

• MySQL 4.1之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据，读取行指针和order by列，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出，从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从磁盘取其他字段。I
  取一批数据，要对磁盘进行两次扫描，众所周知，lO是很耗时的，所以在mysq 4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。

• 单路排序（快)：从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出，它的效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机lO变成了顺序IO，但是它会使用更多的空间，因为它把每一行都保存在内存中了

结论及引申出的问题

• 由于单路是后出的，总体而言好过双路。但是用单路有问题。
• 在sort_buffer中，单路比多路要多占用很多空间，因为单路是把所有字段都取出,所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量，导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据，进行排序（创建tmp文件，多路合并)，排完再取sort_buffer容量大小，再排…从而多次I/O。单路本来想省一次IO操作，反而导致了大量的IO操作，反而得不偿失。

优化策略

1. 尝试提高sort_buffer_size，不管用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针
   对每个进程(connection)的1M-8M之间调整。MySQL5.7,InnoDB存储引擎默认值是1048576字节，1MB

SHOW VARIABLES LIKE ' %sort_buffer 'size%';

2. 尝试提高 max_length_for_sort_data，提高这个参数，会增加用改进算法的概率。

SHOW VARIABLES LIKE ' %max_length_for_sort_data% ' ; #默认1024字节

但是如果设的太高，数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大，明显症状是高的磁盘IO活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列的总长度大于max_length_for_sort_data，使用双路算法，否则使用单路算法。1024-8192字节之间调整

3. Order by 时select * 是一个大忌。最好只Query需要的字段。

• 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data，而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时，会用改进后的算法―—单路排序，否则用老算法――多路排序。
• 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer_size的容量，超出之后，会创建tmp文件进行合并排序，导致多次IO，但是用单路排序算法的风险会更大一些，所以要提高sort_buffer_size。

1.2.3.2、小结

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。

1.2.4、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，可以增大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。

1.2.5、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。一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000,10，此时需要MysQL排序前20000010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。

1.2.5.1、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;

1.2.5.1、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;

1.2.6、优先考虑覆盖索引

1.2.6.1、什么是覆盖索引？

• 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。

1.2.6.2、覆盖索引的利弊

1.2.6.2.1、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
  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。

1.2.6.2.2、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。这是业务DBA，或者称为业务数据架构师的工作。

1.2.7、索引条件下推

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。

如果没有ICP，存储引擎会遍历索引以定位基表中的行，并将它们返回给MySQL服务器，由MySQL服务器评估WHERE后面的条件是否保留行。

• 启用ICP后，如果部分WHERE条件可以仅使用索引中的列进行筛选，则MySQL服务器会把这部分WHERE条件放到存储引擎筛选。然后，存储引擎通过使用索引条目来筛选数据，并且只有在满足这一条件时才从表中读取行。
• 好处:ICP可以减少存储引擎必须访问基表的次数和MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。
• 但是，ICP的加速效果取决于在存储引擎内通过ICP筛选掉的数据的比例。

1.2.7.1、ICP的开启/关闭

• 默认情况下启用索引条件下推。可以通过设置系统变量optimizer_switch控制:index_condition_pushdown

#打开索引下推
SET optimizer_switch = 'index_conditior_pushdown=off ' ;

#关闭索引下推
SET optimizer _switch = 'index_condition_pushdown=on ' ;

• 当使用索引条件下推时，EXPLAIN语句输出结果中Extra列内容显示为Using index condition 。

1.2.7.2、使用前后的扫描过程

1.2.7.2.1、在不使用ICP索引扫描的过程：

storage层：只将满足index key条件的索引记录对应的整行记录取出，返回给server层。
server 层：对返回的数据，使用后面的where条件过滤，直至返回最后一行。

CREATE TABLE `people`(
'id' int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`zipcode` varchar(20) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`firstname ’ varchar(20)COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`lastname ' varchar(20) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`address' varchar( 50)COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY ( id`),
KEY ‘zip_last_first`( `zipcode ` , 'lastname `, `firstname `)
）ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COLLATE=utf8_bin;

SELECT /*+ no_icp (people)*/ * FROM people WHERE zipcode=' 908001’ AND lastname LIKE %张%’;

总的来说，在没有使用ICP进行扫描的时候，根据sql从索引表中查询出来对应的记录数据，然后在根据每行的记录数据中的主键ID再次进行回表操作获取对应的数据，然后再进行数据过滤操作。

1.2.7.2.2、使用ICP扫描的过程：

storage层：首先将index key条件满足的索引记录区间确定，然后在索引上使用index filter进行过滤。将满足的index filter条件的索引记录才去回表取出整行记录返回server层。不满足index filter条件的索引记录丢弃，不回表、也不会返回server层。

server 层：对返回的数据，使用table filter条件做最后的过滤。

SELECT * FRON people WHERE zipcode='000001' AND lastname LIKE '%张%'

如果使用ICP进行扫描的时候，根据sql从索引表中查询出来对应的记录数据，然后在索引上进行过滤。将满足的条件的索引记录，才去进行回表操作，返回完整的记录数据。不满足index filter条件的索引记录丢弃，不会进行回表操作。

1.2.7.3、ICP的使用条件

1. 如果表访问的类型为range、ref、eq_ref和ref_or_null 可以使用ICP
2. ICP可以用于InnoDB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。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

1.2.8、其它查询优化策略

1.2.8.1、EXISTS和IN的区分

索引是个前提，其实选择与否还会要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表。

1.2.8.2、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)和SELECT COUNT(具体字段)，使用这三者之间的查询效率是怎样的?

• 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，不过你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行进行统计；如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计。

  1. 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，而一致性则是由表级锁来保证的。
  2. 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，是O(n)的复杂度，进行循环+计数的方式来完成统计。

• 环节2：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，才会采用主键索引来进行统计。

1.2.8.3、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。

原因：

• 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，这会大大的耗费资源和时间。
• 无法使用覆盖索引

1.2.8.4、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。

1.2.8.5、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。
COMMIT 所释放的资源：

• 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