MySQL-10.索引优化与查询优化

2024-05-23 23:31 由长名06 发表于 #后端开发

C-10.索引优化与查询优化

都有那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。

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等价变换提示查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法执行效率可能更高。

1.数据准备

学院表50万条，班级表1万条。

步骤1，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;

步骤2，设置参数。

set global log_bin_trust_function_creators=1;#命令开启：允许创建函数设置

步骤3，创建函数。

#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 随机产生班级编号
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 ;

步骤4：创建存储过程

#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 #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 ;

#假如要删除
#drop PROCEDURE insert_stu;

#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 ;
#假如要删除
#drop PROCEDURE insert_class;

步骤5：调用存储过程

#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);

步骤6：创建删除某表上索引存储过程

#创建存储过程
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2
    OPEN _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("dbname","tablename");

2.索引失效案例

MySQL中提高性能的一个最有效的方式就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。

使用索引可以快速定位表中的某条数据，从而提高数据库查询的数据，提高数据库的性能。
如果查询没有使用索引，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（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-BaseOptimizer)，也不是基于语义。怎样开销小，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。

2.1 全值匹配

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';

建立索引前执行

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';
Empty set, 1 warning (0.09 sec)

建立索引

#创建索引
CREATE INDEX idx_age ON student(age);

CREATE INDEX idx_age_classid ON student(age,classId);

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,NAME);

建立索引后执行

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';
Empty set, 1 warning (0.00 sec)

2.2 最佳左前缀规则

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。

#1.只能使用上 idx_age索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd' ;

#2.不能使用上索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name = 'abcd';

#3.使用idx_age_classid_name索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE classid=4 AND student.age=30 AND student.name = 'abcd';

原因分析：

因为在构建联合索引对应的B+树时，每个页(包括叶子和非叶子)中，的一条数据存储的列的值的顺序，是定义索引的顺序，所以只有where子句中，存在联合索引的最左侧的列，才可能使用的上该联合索引。

对于上述第一条SQL的分析，为什么只能用idx_age索引，也是同理，对于idx_age_classid_name索引，age列和name列中有个classid列，如果只出现了age列，和name列，就会导致中间断了。

也就是说，联合索引(a,b,c)，最佳顺序就是 a = ? and b = ? and c = ?。这样是最完美的使用联合索引的方式，但是只有a，c的话，就会导致无法使用该索引。因为使用a = ? 确定几条数据后，必须使用b列去过滤数据了，但是此时where子句中没有b的条件，所以就无法使用此索引树，去确定满足后面条件的数据了，非要使用此索引的话，可能会导致回表次数过多，执行效率低。

对于第三条SQL，能使用上idx_age_classid_name索引的分析，因为有查询优化器的存在，虽然在where子句中写的条件的顺序是，先classid 后age后name，但是查询优化器，会做一个操作，尝试将条件子句的顺序，转换成联合索引定义的顺序，从而完美的使用的联合索引。

#删除这两个索引
DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_age_classid ON student;

#再次执行该语句
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd' ;
#这里不展示具体执行结果，直接说结论
#使用上了idx_age_classid_name索引，但是key_len的长度是5
#而age列是int类型，且可以为null 4 + 1刚好是5B
#也就是说，该条语句只使用了联合索引的age列进行过滤，然后根据对应的id值，进行回表，在use where进行过滤。符合上面的原因分析

结论：MySQL可以为一张表的多个字段创建索引，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的建立顺序，依次满足，一但跳过某个字段，索引后面的字段都无法使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第1字段时，联合索引将失效。也即不会被使用。

扩展Alibaba《Java开发手册》

索引文件具有B-Tree的最左匹配特性，如果左边的之值未确定，那么无法使用该索引。

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值忽大忽小的话，就比较麻烦了，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，

我们自定义的主键列 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`);

#此语句比下一条要好！（能够使用上索引）
#执行结果使用上索引 idx_name
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

#未使用索引 type列的值是ALL 全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';
#原因，在使用完函数后，MySQL只能根据函数的结果，去和给定的值，对比。所以无法使用上索引

CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);

#未使用索引 type列的值是ALL 全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;
#原因，在进行计算后，MySQL只能根据计算的结果，去和给定的值，对比。所以无法使用上索引

#执行结果使用上索引 idx_sno
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900000;

2.5 类型转换导致索引失效

#无法使用idx_name索引 type列是ALL 全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME = 123; 
#相当于，MySQL，对于类型不匹配的，会尝试使用隐式的函数转换成目标类型，这样就会导致无法使用索引。

#使用idx_name索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME = '123';

2.6 范围条件右边的列索引失效

右边，是指在联合索引的列的右边的列，而不是where子句中的右边的列无法被使用。

SHOW INDEX FROM student;

#根据数据库和表名删除除主键外的索引
CALL proc_drop_index('atguigudb3','student');
#创建联合索引 
CREATE INDEX idx_age_classId_name ON student(age,classId,`name`);

#会使用上idx_age_classId_name 但是key_len的长度是10
#age和classId都是int类型，都可以为null 所以是 4 + 1 + 4 + 1=10B 也就是在联合索引中，未使用上name列

#1.
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE student.age=30 AND student.classId > 20 AND student.name = 'abc' ; 

#创建一个age,name,classId的索引
CREATE INDEX idx_age_name_cid ON student(age,`name`,classId);

#可以使用idx_age_name_cid索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student 
WHERE student.age=30 AND student.name = 'abc' AND student.classId>20; 
#此时执行第一条语句，也会使用idx_age_name_cid，因为mysql会自动改变条件条件子句的顺序

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。应该把查询条件放在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)

2.7 不等于(!= 或 <>)索引失效

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

#不能使用idx_name索引 type列的值是ALL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name <> 'abc' ;

#不能使用idx_name索引 type列的值是ALL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name != 'abc' ;

2.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引

#可以使用idx_age_classId_name索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL; 

#无法使用索引 type列的值是ALL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NOT NULL;

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。

2.9 like以通配符%开头索引失效

在使用LIKE关键字进行查询的sql中，如果匹配字符串"%"开头的，索引就会失效。只有"%"不在第一个位置，索引才会起作用。

#使用idx_name索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME LIKE 'ab%'; 

#无法使用idx_name索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME LIKE '%ab%';

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。

2.10 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。

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。

查询语句使用OR关键字的情况:

CALL proc_drop_index('atguigudb3','student');

CREATE INDEX idx_age ON student(age);

#type列的值是ALL
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

CREATE INDEX idx_cid ON student(classid);
#建立该索引后，执行，type 值是index_merge索引合并

2.11 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。

2.12 建议

一般性建议:

对子单列索引，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。

3.关联查询优化

3.1 数据准备

#分类
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `type` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

#图书
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
`bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);

#向分类表中添加20条记录
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

#向图书表中添加20条记录
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

3.2 左外连接

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card

指向结果看，type都是ALL

添加索引优化

CREATE INDEX idx_book_card ON book(card); #被驱动表建立索引，避免全表扫描

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

可以看到第二行的 type 变为了 ref，rows 也变成了1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。这是因为，在外连接中的特性是，左外连接中，左表是主表，左表中的数据是一定要保存的，所以，就必须对左表进行全表扫描。而从表的连接字段建立索引的话，就可以使用索引，去优化使用主表的数据，在从表中查询的这一步骤。

CREATE INDEX idx_type_card ON `type`(card); #驱动表的连接列，建立索引

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

从结果看，type表虽然也使用了，索引，但是rows的行数是20，也就是说，还是相当于扫描了全表，不过使用索引优化了这一步。

DROP INDEX idx_book_card ON book;#移除被驱动表card列索引

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

被驱动表book变回了ALL全表扫描。

3.3 采用内连接

DROP INDEX idx_type_card ON type;#移除type表的card列索引

使用inner join，内连接，没有主从表之分。由select查询优化器自己根据查询成本，选择驱动表和被驱动表。

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

CREATE INDEX idx_book_card ON book(card);#book表添加card列索引，优化

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

CREATE INDEX idx_type_card ON type(card);#type表添加card列索引，优化

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

DROP INDEX idx_type_card ON book;

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

结论：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出现。

#再次添加book表card列的索引
CREATE INDEX idx_book_card ON book(card);

#向type表中添加数据（20条数据）
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));
INSERT INTO `type`(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card = book.card;

结论：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”。

3.4 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.驱动表和被驱动表

内连接

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。先查询的表就是驱动表，反之就是被驱动表。使用explain关键字查看。

外连接

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON ...
#或
SELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON ...

#4)JOIN的底层原理

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
EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON(a.f1=b.f1) WHERE (a.f2=b.f2);

结论，从结果看，b是驱动表，a是被驱动表。这是底层将sql语句改写成内连接，这是因为WHERE (a.f2=b.f2) a,b都是只有两个字段，都相等就是内连接。所以，外连接也不一定主表就是驱动表。当然很少上述这种情况。

2.Simple Nested-Loop Join(简单嵌套循环连接)

在连接条件上都无索引的情况下，算法相当简单，从表A中取一条数据，遍历B表，将匹配成功的记录，当到临时表，以此类推，驱动表A的每一张表与被驱动表进行判断。

这种方式效率很低，上述表A数据100条，B数据1000条计算，A*B=10万次。

A代表A表的条数，B代表B表的条数(条数是指，满足ON条件且满足WHERE条件的行数)

开销统计	SNLJ
外表扫描次数	1
内表扫描次数	A
读取记录数	A + B*A
JOIN比较次数	B * A
回表读取记录次数	0

当然mysql不会使用这中方式进行表的连接，后面出现了Nested-Loop 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的连接条件列上必须有索引才行。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)。

A代表A表的条数，B代表B表的条数(条数是指，满足ON条件且满足WHERE条件的行数)

开销统计	SNLJ	INLJ
外表扫描次数	1	1
内表扫描次数	A	0
读取记录数	A + B*A	A + B(匹配)
JOIN比较次数	B * A	A*Index(索引数的层数)
回表读取记录次数	0	B(匹配的记录条数)

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join buffer中可以存放更多的列。

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)。

A代表A表的条数，B代表B表的条数(条数是指，满足ON条件且满足WHERE条件的行数)

开销统计	SNLJ	INLJ	BNLJ
外表扫描次数	1	1	1
内表扫描次数	A	0	(A * used_column_size) / join_buffer_size + 1(如果能整除不加1)
读取记录数	A + B*A	A + B(匹配)	A + B * (A * used_column_size / join_buffer_size)
JOIN比较次数	B * A	A*Index(索引数的层数)	B * A
回表读取记录次数	0	B(匹配的记录条数)	0

参数设置

block_nested_loop

SHOW VARIABLES LIKE '%optimizer_switch%';#指令查看默认是开启的

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。

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'join_buffer_size';
+------------------+--------+
| Variable_name    | Value  |
+------------------+--------+
| join_buffer_size | 262144 |
+------------------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

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)。

5.Join小结

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)

select t1.b, t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;#推荐

#straight_join查询优化器不对主表和从表做修改，左边的一定是驱动表

select t1.b, t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;#不推荐

#上述原因，是因为选择了查询的列中，t1表只用了b列，而t2表用来所有的列，
#选择t1做驱动表的话，通用的join_buffer_size大小下，存储的t1表的条数就多，内存循环，也即是查询被驱动表的次数就少

3、为被驱动表匹配的条件增加索引(减少内层表的循环匹配次数)

4、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)

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.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。

3.5 小结

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，选择将小表作为驱动表，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的优化策略。
能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的次数)
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来替代子查询。
衍生表建不了索引。

4.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：

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MySQ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。

#创建班级表中班长的索引
CREATE INDEX idx_monitor ON class(monitor);

#查询班长的信息
EXPLAIN SELECT * FROM student a
WHERE a.`stuno` IN (
SELECT monitor
FROM class c
WHERE monitor IS NOT NULL
);

#子查询转成多表联查
EXPLAIN SELECT a.* FROM student a JOIN class c 
ON a.`stuno` = c.`monitor`
WHERE c.`monitor` IS NOT NULL;

#查询不为班长的信息
EXPLAIN SELECT * FROM student stu1
WHERE stu1.`stuno` NOT IN (
SELECT monitor
FROM class c
WHERE monitor IS NOT NULL
);

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 xxx IS NULL替代

5.排序优化

5.1 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。

lndex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。

优化建议：

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。

5.2 测试

#删除class表和student表的非主键索引
CALL proc_drop_index('atguigudb3','class');

CALL proc_drop_index('atguigudb3','student');


SHOW INDEX FROM class;

SHOW INDEX FROM student;

#过程一：
#无索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid; 
#无索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid LIMIT 10; 

#过程二：order by时不limit，索引失效
#创建索引  
CREATE  INDEX idx_age_classid_name ON student (age,classid,NAME);


#不限制,索引失效 是因为，没有limit限制，对表的每一条数据都需要回表 
#MySQL优化器觉得使用上索引 成本太高，不如filesort
EXPLAIN  SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid; 

#覆盖索引 不用回表 MySQL优化器觉得使用上索引 成本低
#EXPLAIN  SELECT SQL_NO_CACHE age,classid FROM student ORDER BY age,classid;

#增加limit过滤条件，使用上索引了。只用对10条，回表，优化器觉得成本低，可以使用索引
EXPLAIN  SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid LIMIT 10;

#过程三：order by时顺序错误，索引失效

#创建索引age,classid,stuno
CREATE  INDEX idx_age_classid_stuno ON student (age,classid,stuno); 

#以下哪些索引失效?
EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY classid LIMIT 10;#×

EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY classid,NAME LIMIT 10; #× 

EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY age,classid,stuno LIMIT 10;#√ 

EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY age,classid LIMIT 10;#√ 

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）
EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY age DESC, classid ASC LIMIT 10;#× 

EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY classid DESC, NAME DESC LIMIT 10;#× 

EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY age ASC,classid DESC LIMIT 10;#× 

#这个可以使用上索引，因为在索引树中都是asc，而order by中都是降序的，反而可以使用上，倒着查询索引即可了
EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY age DESC, classid DESC LIMIT 10;

#过程五：无过滤，不索引

#先过滤，在排序，即便组合索引中的列，在order by中，但是可能也是用不上
#这是因为优化器觉得，age=const(常量)过滤后，就只有很少的行数据，再进行索引的查询和回表，还不如
#直接filesort
#这里，本来应该使用上索引idx_age_classid_name 但是再explain的结果中key_len列是5
#即是，只是用到了age列的索引，因为正常age 是可以为null索引长度4 + 1 + classid可以为null + 4 + 1
# 加上name列可以为null 20 * 3 + 1 + 2(变长字段，描述真实的长度信息的字节空间) = 4 +1 + 4 +1 + 63 = 73
EXPLAIN  SELECT * FROM student WHERE age = 45 ORDER BY classid;

EXPLAIN  SELECT * FROM student WHERE  age = 45 ORDER BY classid,NAME; 

#使用不上索引
EXPLAIN  SELECT * FROM student WHERE  classid = 45 ORDER BY age;
#使用上了索引idx_age_classid_name 原因同上，不加limit需要回表太多，不如全表扫描
EXPLAIN  SELECT * FROM student WHERE  classid = 45 ORDER BY age LIMIT 10;

CREATE INDEX idx_cid ON student(classid);

EXPLAIN  SELECT * FROM student WHERE  classid=45 ORDER BY age;

#实战：测试filesort和index排序
CALL proc_drop_index('atguigudb3','student');

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

#方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成

CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

#方案二：

CREATE INDEX idx_age_stuno_name ON student(age,stuno,NAME);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

DROP INDEX idx_age_stuno_name ON student;

CREATE INDEX idx_age_stuno ON student(age,stuno);

#以上只是sql语句和对于执行计划的解释，并未展示结果，

5.3 案例实战

#实战：测试filesort和index排序
CALL proc_drop_index('atguigudb3','student');

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

#方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成

CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

#方案二：

CREATE INDEX idx_age_stuno_name ON student(age,stuno,NAME);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;

DROP INDEX idx_age_stuno_name ON student;

CREATE INDEX idx_age_stuno ON student(age,stuno);

结论：

两个索引同时存在，mysql自动选择最优的方案。（对于这个例子，mysql选择idx_age_stuno_name）。但是，随着数据量的变化，选择的索引也会随之变化的。

当【范围条件】和【group by或者order by】的字段出现二选一时，优先观察条件字段的过滤数量，如果过滤的数据足够多，而需要排序的数据并不多时，优先把索引放在范围字段上。反之，亦然。

5.4 filesort算法：双路排序和单路排序

filesort有两种算法

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。

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IO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l/O。
- 单路本来想省一次l/o操作，反而导致了大量的I/0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

mysql> show variables like 'sort_buffer_size';
+------------------+--------+
| Variable_name    | Value  |
+------------------+--------+
| sort_buffer_size | 262144 |
+------------------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

2.尝试提高max_length_for_sort_data

提高这个参数，会增加用单路排序的概率。

mysql> show variables like 'max_length_for_sort_data';
+--------------------------+-------+
| Variable_name            | Value |
+--------------------------+-------+
| max_length_for_sort_data | 4096  |
+--------------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

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TEXTIBLOB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I/O，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。

6.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。

7.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2000000-2000010的记录，其他记录丢失，查询排序的代价非常大。

mysql> 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;

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;

8.优先使用覆盖索引

8.1 什么是覆盖索引？

理解方式一：索引是高效找到行的一种方法，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；当能通过读取索引可以得到想要的数据，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。

索引方式二：非聚簇索引的一种形式，它包括在查询里的SELECT，JOIN和WHERE子句用到的所有列(建索引的字段正好是覆盖查询条件中所设计的字段)。

简单说，就是索引列+主键包含SELECT到FROM之间查询的列。

举例一

#删除之间的索引
CALL proc_drop_index('atguigudb3','student');

CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,`name`);

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age != 20;

#上面查询失效案例，使用!=会导致索引失效，但从结果看，也使用了索引。这是因为覆盖索引现象
#这样也可以看出，上面讲的只是一般情况下的基本规则，方便理解查询优化器，但是也有特殊情况，
#因为是否使用索引，是由查询优化器基于成本的计算来选择的，所以要具体情况，具体分析。当然最好是，在业务代码中使用
#sql语句时，先explain查看一下。
EXPLAIN SELECT age,name,id FROM student WHERE age != 20;

举例二

#举例2
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

#覆盖索引
EXPLAIN SELECT id,age,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

8.2 覆盖索引的利弊

好处：

1. 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。

2. 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。

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。这是业务DBA，或者称为业务数据架构师的工作。

9.如何给字符串添加索引

有一张教师表，表定义如下：

create table teacher(
ID bigint unsigned primary key,
email varchar(64),
...
)engine=innodb;

教师要使用邮箱登录，所以业务代码中一定会出现类似于这样的语句：

mysql> 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。

9.1 前缀索引

MySQL是支持前缀索引的。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

mysql> alter table teacher add index index1(email);
#或
mysql> alter table teacher add index index2(email(6));

这两种不同的定义在数据结构和存储上有什么区别呢？下图就是这两个索引的示意图。

如果使用的是index1（即email整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：

1.从index1索引树找到满足索引值是’ zhangssxyz@xxx.com ’的这条记录，取得ID2的值；

2.到主键上查到主键值是ID2的行，判断email的值是正确的，将这行记录加入结果集；

3.取index1索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足email=' zhangssxyz@xxx.com ’的条件了，循环结束。

这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。

如果使用的是index2（即email(6)索引结构），执行顺序是这样的：

1.从index2索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是ID1；

2.到主键上查到主键值是ID1的行，判断出email的值不是’ zhangssxyz@xxx.com ’，这行记录丢弃；

3.取index2上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出ID2，再到ID索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；

4.重复上一步，直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。

也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。前面已经讲过区分度，区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。见第八章，索引的创建和设计原则中的3.2小结中的9和10

9.2 前缀索引对覆盖索引的影响

结论：

使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

10.索引条件下推(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。ICP可以减少存储引擎访问基表的次数以及MySQL服务器访问存储引擎的次数。

10.1 使用前后的扫描过程

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。

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。

使用前后的成本差别

使用前，存储层多返回了需要被index filter过滤掉的整行记录

使用ICP后，直接就去掉了不满足index filter条件的记录，省去了他们回表和传递到server层的成本。

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。

注意，索引条件下推，一般是用于组合索引中，就是在同一个索引树上，索引查询时，只是使用了部分索引，但是where条件中，还使用了索引树中的其他列，进行条件过滤，这时就先过滤条件，不直接根据部分索引的查询结果，进行回表操作。过滤条件执行后，满足的再进行回表操作。

10.2 ICP的使用条件

① 只能用于二级索引(secondary index)

②explain显示的执行计划中type值（join 类型）为range、ref、eq_ref或者ref_or_null。

③ 并非全部where条件都可以用ICP筛选，如果where条件的字段不在索引列中，还是要读取整表的记录到server端做where过滤。

④ ICP可以用于MyISAM和InnnoDB存储引擎

⑤ MySQL 5.6版本的不支持分区表的ICP功能，5.7版本的开始支持。

⑥ 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不能较少IO。

⑦相关子查询的条件不能使用ICP

10.3 开启和关闭索引下推

set optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on'#开启，关闭是off 默认是开启状态 不要关闭，因为确实会优化查询效率

不在举例，宋红康老师，课程中有举例，但我觉得，理解这个优化的设计思想就可以了。

11.普通索引 VS 唯一索引

从性能的角度考虑，你选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？

假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引，假设字段 k 上的值都不重复。这个表的建表语句是：

mysql> create table test(
    id int primary key,
    k int not null,
    name varchar(16),
    index (k)
)engine=InnoDB;

表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)。

11.1 查询过程

假设，执行查询的语句是 select id from test where k=5。

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。
对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是，微乎其微。

11.2 更新过程

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，介绍一下change buffer。

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下， InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行changebuffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为merge。除了访问这个数据页会触发merge外，系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge操作。

如果能够将更新操作先记录在change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用buffer pool的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。

唯一索引的更新就不能使用change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。

11.3 change buffer的使用场景

1.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。
2.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。
3.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。
4.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。

阿里开发规范

【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。

说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

12.其他优化策略

12.1 EXISTS 和 IN 的区分

问题

不太理解哪种情况下应该使用EXISTS，哪种情况应该用IN。选择的标准是看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。你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。

举例

SELECT * FROM A WHERE cc IN ( SELECT cc FROM 3)

SELECT * FROM A WHERE EXISTS ( SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc)

当A表小于B时，用EXISTS，因为EXISTS的实现，相当于外表循环，实现逻辑类似于

for i in A
    for j in B
        if j.cc == i.cc then...

当B表小于A时，用IN

for i in B
    for j in A
        if j.cc == i.cc then...

那个表小就用那个表来驱动，A表小就用EXISTS，B表下用IN

12.2 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。

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，是O(n)的复杂度，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，才会采用主键索引来进行统计。

12.3 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：

① 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。

② 无法使用覆盖索引

12.4 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。

12.5 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

13.淘宝订单，主键设计的学习

13.1 自增ID的问题

自增ID做主键，简单易懂，几乎所有数据库都支持自增类型，只是实现上各自有所不同而已。自增ID除了简单，其他都是缺点，总体来看存在以下几方面的问题：

1. 可靠性不高

存在自增ID回溯的问题，这个问题直到最新版本的MySQL 8.0才修复。自增ID回溯，是指在MySQL8.0之前，自增id的值，在mysql服务端重启后，会退回1。

2. 安全性不高

对外暴露的接口可以非常容易猜测对应的信息。比如：/User/1/这样的接口，可以非常容易猜测用户ID的值为多少，总用户数量有多少，也可以非常容易地通过接口进行数据的爬取。

3. 性能差

自增ID的性能较差，需要在数据库服务器端生成。

4. 交互多

业务还需要额外执行一次类似 last_insert_id() 的函数才能知道刚才插入的自增值，这需要多一次的网络交互。在海量并发的系统中，多1条SQL，就多一次性能上的开销。

5. 局部唯一性

最重要的一点，自增ID是局部唯一，只在当前数据库实例中唯一，而不是全局唯一，在任意服务器间都是唯一的。对于目前分布式系统来说，这简直就是噩梦。

13.2 业务字段做主键

为了能够唯一地标识一个会员的信息，需要为会员信息表设置一个主键。那么，怎么为这个表设置主键，才能达到我们理想的目标呢？这里我们考虑业务字段做主键。

表数据如下：

在这个表里，哪个字段比较合适呢？

选择卡号（cardno）

会员卡号（cardno）看起来比较合适，因为会员卡号不能为空，而且有唯一性，可以用来标识一条会员记录。

mysql> CREATE TABLE demo.membermaster
-> (
-> cardno CHAR(8) PRIMARY KEY, -- 会员卡号为主键
-> membername TEXT,
-> memberphone TEXT,
-> memberpid TEXT,
-> memberaddress TEXT,
-> sex TEXT,
-> birthday DATETIME
-> );

Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

不同的会员卡号对应不同的会员，字段“cardno”唯一地标识某一个会员。如果都是这样，会员卡号与会员一一对应，系统是可以正常运行的。

但实际情况是，会员卡号可能存在重复使用的情况。比如，张三因为工作变动搬离了原来的地址，不再到商家的门店消费了（退还了会员卡），于是张三就不再是这个商家门店的会员了。但是，商家不想让这个会员卡空着，就把卡号是“10000001”的会员卡发给了王五。

从系统设计的角度看，这个变化只是修改了会员信息表中的卡号是“10000001”这个会员信息，并不会影响到数据一致性。也就是说，修改会员卡号是“10000001”的会员信息，系统的各个模块，都会获取到修改后的会员信息，不会出现“有的模块获取到修改之前的会员信息，有的模块获取到修改后的会员信息，而导致系统内部数据不一致”的情况。因此，从信息系统层面上看是没问题的。

但是从使用系统的业务层面来看，就有很大的问题了，会对商家造成影响

比如，我们有一个销售流水表（trans），记录了所有的销售流水明细。2020 年 12 月 01 日，张三在门店购买了一本书，消费了 89 元。那么，系统中就有了张三买书的流水记录，如下所示：

接着，我们查询一下 2020 年 12 月 01 日的会员销售记录：

mysql> SELECT b.membername,c.goodsname,a.quantity,a.salesvalue,a.transdate
-> FROM demo.trans AS a
-> JOIN demo.membermaster AS b
-> JOIN demo.goodsmaster AS c
-> ON (a.cardno = b.cardno AND a.itemnumber=c.itemnumber);
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| membername | goodsname | quantity | salesvalue | transdate |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| 张三        | 书        | 1.000    | 89.00      | 2020-12-01 00:00:00 |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

如果会员卡“10000001”又发给了王五，我们会更改会员信息表。导致查询时：

mysql> SELECT b.membername,c.goodsname,a.quantity,a.salesvalue,a.transdate
-> FROM demo.trans AS a
-> JOIN demo.membermaster AS b
-> JOIN demo.goodsmaster AS c
-> ON (a.cardno = b.cardno AND a.itemnumber=c.itemnumber);
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| membername | goodsname | quantity | salesvalue | transdate |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
| 王五        | 书        | 1.000    | 89.00      | 2020-12-01 00:00:00 |
+------------+-----------+----------+------------+---------------------+
1 row in set (0.01 sec)

这次得到的结果是：王五在 2020 年 12 月 01 日，买了一本书，消费 89 元。显然是错误的！结论：千万不能把会员卡号当做主键。

选择会员电话或身份证号

会员电话可以做主键吗？不行的。在实际操作中，手机号也存在被运营商收回，重新发给别人用的情况。

那身份证号行不行呢？好像可以。因为身份证决不会重复，身份证号与一个人存在一一对应的关系。可问题是，身份证号属于个人隐私，顾客不一定愿意给你。要是强制要求会员必须登记身份证号，会把很多客人赶跑的。其实，客户电话也有这个问题，这也是我们在设计会员信息表的时候，允许身份证号和电话都为空的原因。

所以，建议尽量不要用跟业务有关的字段做主键。毕竟，作为项目设计的技术人员，我们谁也无法预测在项目的整个生命周期中，哪个业务字段会因为项目的业务需求而有重复，或者重用之类的情况出现。

经验：

刚开始使用 MySQL 时，很多人都很容易犯的错误是喜欢用业务字段做主键，想当然地认为了解业务需求，但实际情况往往出乎意料，而更改主键设置的成本非常高。

13.3 淘宝的主键设计

在淘宝的电商业务中，订单服务是一个核心业务。请问，订单表的主键淘宝是如何设计的呢？是自增ID吗？

打开淘宝，看一下订单信息：

从上图可以发现，订单号不是自增ID！我们详细看下上述4个订单号：

1550672064762308113
1481195847180308113
1431156171142308113
1431146631521308113

订单号是19位的长度，且订单的最后5位都是一样的，都是08113。且订单号的前面14位部分是单调递增的。

大胆猜测，淘宝的订单ID设计应该是：

订单ID = 时间 + 去重字段 + 用户ID后6位尾号

这样的设计能做到全局唯一，且对分布式系统查询及其友好。

13.4 推荐的主键设计

非核心业务：对应表的主键自增ID，如告警、日志、监控等信息。

核心业务：主键设计至少应该是全局唯一且是单调递增。全局唯一保证在各系统之间都是唯一的，单调递增是希望插入时不影响数据库性能。

这里推荐最简单的一种主键设计：UUID。

UUID的特点：

全局唯一，占用36字节，数据无序，插入性能差。

认识UUID：

为什么UUID是全局唯一的？
为什么UUID占用36个字节？
为什么UUID是无序的？

MySQL数据库的UUID组成如下所示：

UUID = 时间+UUID版本（16字节）- 时钟序列（4字节） - MAC地址（12字节）

我们以UUID值e0ea12d4-6473-11eb-943c-00155dbaa39d举例：

为什么UUID是全局唯一的？

在UUID中时间部分占用60位，存储的类似TIMESTAMP的时间戳，但表示的是从1582-10-15 00：00：00.00到现在的100ns的计数。可以看到UUID存储的时间精度比TIMESTAMPE更高，时间维度发生重复的概率降低到1/100ns。

时钟序列是为了避免时钟被回拨导致产生时间重复的可能性。MAC地址用于全局唯一。

为什么UUID占用36个字节？

UUID根据字符串进行存储，设计时还带有无用"-"字符串，因此总共需要36个字节。

为什么UUID是随机无序的呢？

因为UUID的设计中，将时间低位放在最前面，而这部分的数据是一直在变化的，并且是无序。

改造UUID

若将时间高低位互换，则时间就是单调递增的了，也就变得单调递增了。MySQL 8.0可以更换时间低位和时间高位的存储方式，这样UUID就是有序的UUID了。

MySQL 8.0还解决了UUID存在的空间占用的问题，除去了UUID字符串中无意义的"-"字符串，并且将字符串用二进制类型保存，这样存储空间降低为了16字节。

可以通过MySQL8.0提供的uuid_to_bin函数实现上述功能，同样的，MySQL也提供了bin_to_uuid函数进行转化

SET @uuid = UUID();
SELECT @uuid,uuid_to_bin(@uuid),uuid_to_bin(@uuid,TRUE);

通过函数uuid_to_bin(@uuid,true)将UUID转化为有序UUID了。全局唯一 + 单调递增，这不就是我们想要的主键！

4、有序UUID性能测试

16字节的有序UUID，相比之前8字节的自增ID，性能和存储空间对比究竟如何呢？

我们来做一个测试，插入1亿条数据，每条数据占用500字节，含有3个二级索引，最终的结果如下所示：

从上图可以看到插入1亿条数据有序UUID是最快的，而且在实际业务使用中有序UUID在业务端就可以生成。还可以进一步减少SQL的交互次数。

另外，虽然有序UUID相比自增ID多了8个字节，但实际只增大了3G的存储空间，还可以接受。

在当今的互联网环境中，非常不推荐自增ID作为主键的数据库设计。更推荐类似有序UUID的全局唯一的实现。

另外在真实的业务系统中，主键还可以加入业务和系统属性，如用户的尾号，机房的信息等。这样的主键设计就更为考验架构师的水平了。

如果不是MySQL8.0肿么办？

手动赋值字段做主键！

比如，设计各个分店的会员表的主键，因为如果每台机器各自产生的数据需要合并，就可能会出现主键重复的问题。

可以在总部 MySQL 数据库中，有一个管理信息表，在这个表中添加一个字段，专门用来记录当前会员编号的最大值。

门店在添加会员的时候，先到总部 MySQL 数据库中获取这个最大值，在这个基础上加 1，然后用这个值作为新会员的“id”，同时，更新总部 MySQL 数据库管理信息表中的当前会员编号的最大值。

这样一来，各个门店添加会员的时候，都对同一个总部 MySQL 数据库中的数据表字段进行操作，就解决了各门店添加会员时会员编号冲突的问题。

只是为了记录自己的学习历程，且本人水平有限，不对之处，请指正。

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C-10.索引优化与查询优化

1.数据准备

2.索引失效案例

2.1 全值匹配

2.2 最佳左前缀规则

2.3 主键插入顺序

2.4 计算、函数导致索引失效

2.5 类型转换导致索引失效

2.6 范围条件右边的列索引失效

2.7 不等于(!= 或 <>)索引失效

2.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引

2.9 like以通配符%开头索引失效

2.10 OR前后存在非索引的列，索引失效

2.11 数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

2.12 建议

3.关联查询优化

3.1 数据准备

3.2 左外连接

3.3 采用内连接

3.4 JOIN语句原理

1.驱动表和被驱动表

2.Simple Nested-Loop Join(简单嵌套循环连接)

3.Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)

4.Block Nested-Loop Join(块嵌套循环连接)

5.Join小结

6.Hash Join

3.5 小结

4.子查询优化

5.排序优化

5.1 排序优化

5.2 测试

5.3 案例实战

5.4 filesort算法：双路排序和单路排序

双路排序 （慢）

单路排序 （快）

结论及引申出的问题

优化策略

6.GROUP BY优化

7.优化分页查询

优化思路一

优化思路二

8.优先使用覆盖索引

8.1 什么是覆盖索引？

举例一

举例二

8.2 覆盖索引的利弊

9.如何给字符串添加索引

9.1 前缀索引

9.2 前缀索引对覆盖索引的影响

10.索引条件下推(索引下推)

10.1 使用前后的扫描过程

10.2 ICP的使用条件

10.3 开启和关闭索引下推

11.普通索引 VS 唯一索引

11.1 查询过程

11.2 更新过程

11.3 change buffer的使用场景

12.其他优化策略

12.1 EXISTS 和 IN 的区分

12.2 COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率

12.3 关于SELECT(*)

12.4 LIMIT 1 对优化的影响

12.5 多使用COMMIT

13.淘宝订单，主键设计的学习

13.1 自增ID的问题

13.2 业务字段做主键

13.3 淘宝的主键设计

13.4 推荐的主键设计

双路排序（慢）

单路排序（快）