项目中常用的 19 条 MySQL 优化
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 table_name 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 `table_name` order by rand() limit 1000;
上面的 sql 语句，可优化为
select id from `table_name` t1 join (select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 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 table_name 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 table_name 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。
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 table_name 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 `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的 sql 语句是：
select id,fnum,fdst from table_name 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 table_name 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 table_name 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 force index 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.name
where B.name is null
union all
select * 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。
这里只列举了上述优化方案，当然还有其他的优化方式，大家可以去摸索尝试，感谢关注。
