第10章_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——建立索引
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，换一种查询写法效率可能更高。

1. 数据准备

学员表 插 50万 条，班级表 插 1万 条。

CREATE DATABASE atguigudb2;
USE atguigudb2;

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

命令开启：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。

步骤3：创建函数
保证每条数据都不同。

#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 ;
#假如要删除
#drop function rand_string;

随机产生班级编号

#用于随机产生多少到多少的编号
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 ;
#假如要删除
#drop function rand_num;

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;

创建往class表中插入数据的存储过程

#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
class

#执行存储过程，往class表添加1万条数据
CALL insert_class(10000);

student

#执行存储过程，往stu表添加50万条数据
CALL insert_stu(100000,500000);

步骤6：删除某表上的索引
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。

2.1 全值匹配我最爱

系统中经常出现的sql语句如下：

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：（关注执行时间）

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd';
Empty set, 1 warning (0.28 sec)

建立索引

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 (0.01 sec)

2.2 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。
举例1 下面的SQL将使用索引idx_age：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';

举例2 下面的sql不会使用索引，因为我没有创建classId或者name的索引：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=1 AND student.name = 'abcd';

Q:为什么不会使用idx_age_classid索引？
索引idx_age_classid的B+树会先使用age排序，在使用classId给age相同的数据排序，这个索引根本用不上哟。这就是下面的最左前缀原则。

举例3：索引idx_age_classid_name还能否正常使用？

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

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';

虽然可以正常使用，但是只有部分被使用到了。

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=1 AND student.name = 'abcd';

完全没有使用上索引。
结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包含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用这些字段中第一个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。

拓展：Alibaba《Java开发手册》
索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

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值为 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，比如： person_info 表：

CREATE TABLE person_info(
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(100) NOT NULL,
  birthday DATE NOT NULL,
  phone_number CHAR(11) NOT NULL,
  country varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number)
);

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、类型转换(自动或手动)导致索引失效

这两条sql哪种写法更好

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';

创建索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

第一种：索引优化生效

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';
+---------+---------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+---------+---------+--------+------+---------+
| 5301379 | 1233401 | AbCHEa | 164 | 259 |
| 7170042 | 3102064 | ABcHeB | 199 | 161 |
| 1901614 | 1833636 | ABcHeC | 226 | 275 |
| 5195021 | 1127043 | abchEC | 486 | 72 |
| 4047089 | 3810031 | AbCHFd | 268 | 210 |
| 4917074 | 849096 | ABcHfD | 264 | 442 |
| 1540859 | 141979 | abchFF | 119 | 140 |
| 5121801 | 1053823 | AbCHFg | 412 | 327 |
| 2441254 | 2373276 | abchFJ | 170 | 362 |
| 7039146 | 2971168 | ABcHgI | 502 | 465 |
| 1636826 | 1580286 | ABcHgK | 71 | 262 |
| 374344 | 474345 | abchHL | 367 | 212 |
| 1596534 | 169191 | AbCHHl | 102 | 146 |
...
| 5266837 | 1198859 | abclXe | 292 | 298 |
| 8126968 | 4058990 | aBClxE | 316 | 150 |
| 4298305 | 399962 | AbCLXF | 72 | 423 |
| 5813628 | 1745650 | aBClxF | 356 | 323 |
| 6980448 | 2912470 | AbCLXF | 107 | 78 |
| 7881979 | 3814001 | AbCLXF | 89 | 497 |
| 4955576 | 887598 | ABcLxg | 121 | 385 |
| 3653460 | 3585482 | AbCLXJ | 130 | 174 |
| 1231990 | 1283439 | AbCLYH | 189 | 429 |
| 6110615 | 2042637 | ABcLyh | 157 | 40 |
+---------+---------+--------+------+---------+
401 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

第二种：索引优化失效

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra       |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | student | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 499907 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

# 模糊查询
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';
+---------+---------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+---------+---------+--------+------+---------+
| 5301379 | 1233401 | AbCHEa | 164 | 259 |
| 7170042 | 3102064 | ABcHeB | 199 | 161 |
| 1901614 | 1833636 | ABcHeC | 226 | 275 |
| 5195021 | 1127043 | abchEC | 486 | 72 |
| 4047089 | 3810031 | AbCHFd | 268 | 210 |
| 4917074 | 849096 | ABcHfD | 264 | 442 |
| 1540859 | 141979 | abchFF | 119 | 140 |
| 5121801 | 1053823 | AbCHFg | 412 | 327 |
| 2441254 | 2373276 | abchFJ | 170 | 362 |
| 7039146 | 2971168 | ABcHgI | 502 | 465 |
| 1636826 | 1580286 | ABcHgK | 71 | 262 |
| 374344 | 474345 | abchHL | 367 | 212 |
| 1596534 | 169191 | AbCHHl | 102 | 146 |
...
| 5266837 | 1198859 | abclXe | 292 | 298 |
| 8126968 | 4058990 | aBClxE | 316 | 150 |
| 4298305 | 399962 | AbCLXF | 72 | 423 |
| 5813628 | 1745650 | aBClxF | 356 | 323 |
| 6980448 | 2912470 | AbCLXF | 107 | 78 |
| 7881979 | 3814001 | AbCLXF | 89 | 497 |
| 4955576 | 887598 | ABcLxg | 121 | 385 |
| 3653460 | 3585482 | AbCLXJ | 130 | 174 |
| 1231990 | 1283439 | AbCLYH | 189 | 429 |
| 6110615 | 2042637 | ABcLyh | 157 | 40 |
+---------+---------+--------+------+---------+
401 rows in set, 1 warning (3.62 sec)

type为“ALL”，表示没有使用到索引，查询时间为 3.62 秒，查询效率较之前低很多。

再举例：

student表的字段stuno上设置有索引

CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);

索引优化失效：（假设：student表的字段stuno上设置有索引）

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;

运行结果：

可以看到如果对索引进行了表达式计算，索引就失效了。这是因为我们需要把索引字段的值都取出来，然后一次进行表达式的计算来进行条件判断，因此采用的就是全表扫描的方式，运行时间也会慢很多。

索引优化生效：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900000;

再举例：

student表的字段name上设置有索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

EXPLAIN SELECT id, stuno, name FROM student WHERE SUBSTRING(name, 1,3)='abc';

索引优化生效

EXPLAIN SELECT id, stuno, NAME FROM student WHERE NAME LIKE 'abc%';

2.5 类型转换导致索引失效

下列哪个sql语句可以用到索引。（假设name字段上设置有索引）

# 未使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=123;

# 使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name='123';

name=123发生类型转换，索引失效。

2.6 范围条件右边的列索引失效

系统经常出现的sql如下：

ALTER TABLE student DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_age;
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_age_classid;

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

那么索引 idx_age_classId_name 这个索引还能正常使用么？

不能，范围右边的列不能使用。比如：(<) (<=) (>) (>=) 和 between 等
如果这种sql出现较多，应该建立：

create index idx_age_name_classId on student(age,name,classId);

将范围查询条件放置语句最后：

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

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）

效果

2.7 不等于(!= 或者<>)索引失效

为name字段创建索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

查看索引是否失效

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name <> 'abc';

或者

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name != 'abc';

场景举例：用户提出需求，将财务数据，产品利润金额不等于0的都统计出来。

2.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引

IS NULL: 可以触发索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL;

IS NOT NULL: 无法触发索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NOT NULL;

结论：最好在设计数据库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('')。
扩展：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关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为'%'，索引就不会起作用。只有'%'不在第一个位置，索引才会起作用。

使用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name LIKE 'ab%';

未使用到索引

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，因此所以的条件列也会失效。
查询语句使用OR关键字的情况：

# 未使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

因为classId字段上没有索引，所以上述查询语句没有使用索引。

#使用到索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR name = 'Abel';

因为age字段和name字段上都有索引，所以查询中使用了索引。你能看到这里使用到了index_merge，简单来说index_merge就是对age和name分别进行了扫描，然后将这两个结果集进行了合并。这样做的好处就是避免了全表扫描。

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 练习及一般性建议

练习：假设：index(a,b,c)

一般性建议

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，位置越靠前越好。
在选择组合索引的时候，尽量选择能够当前query中where子句中更多的索引。
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 采用左外连接

我们知道多表查询分为外连接和内连接，而外连接又分为左外连接，右外连接和满外连接。其中外连接中，左外连接与右外连接可以通过交换表来相互改造，其原理也是类似的，而满外连接无非是二者的一个综合，因此外连接我们只介绍左外连接的优化即可。
下面开始 EXPLAIN 分析

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

在上面的查询sql中，type表是驱动表，book表是被驱动表。在执行查询时，会先查找驱动表中符合条件的数据，再根据驱动表查询到的数据在被驱动表中根据匹配条件查找对应的数据。因此被驱动表嵌套查询的次数是20*20=400次。实际上，由于我们总是需要在被驱动表中进行查询，优化器帮我们已经做了优化，上面的查询结果中可以看到，使用了join buffer，将数据缓存起来，提高检索的速度。

添加索引优化

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card); # [被驱动表]，可以避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

对于外层表来说，虽然其查询仍然是全表扫描，但是因为是左外连接，LEFT JOIN左边的表的数据无论是否满足条件都会保留，因此全表扫描也是不赖的。另外可以看到第二行的 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

** 我们当然也可以给type表建立索引**

CREATE INDEX X ON `type`(card); #【驱动表】，无法避免全表扫描
# ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card);

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

注意，外连接的关联条件中，两个关联字段的类型、字符集一定要保持一致，否则索引会失效哦。

接着删除索引Y，我们继续查询：

DROP INDEX Y ON book;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

book表使用join buffer，再次验证了左外连接左边的表是驱动表，右边的表是被驱动表，后面我们将与内连接在这一点进行对比。

左外链接左表是驱动表右表是被驱动表，右外链接和此相反，内链接则是按照数据量的大小，数据量少的是驱动表，多的是被驱动表

3.3 采用内连接

删除现有的索引，换成 inner join(MySQL自动选择驱动表)

drop index X on type;
drop index Y on book;（如果已经删除了可以不用再执行该操作）

换成 inner join（MySQL自动选择驱动表）

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

添加索引优化

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

向type表中再增加20条数据，为type表增加索引优化，观察情况

ALTER TABLE type ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

上面的两次查询中，第一次是使用type作为驱动表，book作为被驱动表。而第二次是使用book作为驱动表，type作为被驱动表。对于内连接来说，查询优化器可以决定谁作为驱动表，谁作为被驱动表出现的
接着删除被驱动表的索引：

DROP INDEX X ON `type`;
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM TYPE INNER JOIN book ON type.card=book.card;

再加上索引，观察结果

ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

被驱动表又进行了反转~

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”

如果没有出现以上情况可以执行以下SQL语句：

#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)));

ALTER TABLE book ADD INDEX Y (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON `type`.card = book.card;

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关联的执行时间会很长。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

驱动表就是主表，被驱动表就是从表、非驱动表。

对于内连接来说：

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。先查询的那张表就是驱动表，反之就是被驱动表。通过explain关键字可以查看。

3.2 已经总结了优化器选择的规律：两表中一个表有索引，一个表没有索引，则没有索引的为驱动表，有索引的为被驱动表；两个表都没有索引，则小表驱动大表。
💡Q:上面的规律是一成不变的吗？如果一个表有索引，但是数据量很小，一个表没有索引，但是数据量很大，情况会是怎样的呢？
我们要明白优化器的优化原理：对于内连接mysql会选择扫描次数比较少的作为驱动表，因此实际生产中最好使用Explain测试验证。

对于外连接来说：

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

通常，大家会认为A就是驱动表，B就是被驱动表。但也未必。测试如下：

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);

SELECT * FROM b;

# 测试1
EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON(a.f1=b.f1) WHERE (a.f2=b.f2);

# 测试2
EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b ON(a.f1=b.f1) AND (a.f2=b.f2);

明明我们写的是a LEFT JOIN b,但是我们执行sql查询时，却是b作为了驱动表，a作为了被驱动表。
实际上，查询优化器会帮你把外连接改造为内连接，然后根据其优化策略选择驱动表与被驱动表

2. Simple Nested-Loop Join (简单嵌套循环连接)

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1000条计算，则A*B=10万次。开销统计如下:

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 肯定不会这么粗暴的进行表的连接，所以就出现了后面的两种其的优化算法。
另外，从读取记录数来看：A+B*A中，驱动表A对性能的影响权重更大。因此我们优化器会选择小表驱动大表。

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）。

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（match）
JOIN 比较次数	B*A	A*Index（Height）
回表读取记录次数	0	B（match）（if possible）

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。

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，然后把驱动表的记录再加载到内存匹配，这样周而复始，大大增加了 IO 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。

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 / jion_buffer_size + 1
读取记录数	A+B*A	A+B（match）	A+B * ( A * used_column_size / join_buffer_size)
JOIN 比较次数	B*A	A*Index（Height）	B * A
回表读取记录次数	0	B（match）（if possible）	0

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。

mysql> show variables like '%join_buffer%';

join_buffer_size的最大值在32位操作系统可以申请4G，而在64位操作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

整体效率比较：INLJ > BNLJ > SNLJ
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
select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100; # 不推荐

保证被驱动表的 JOIN 字段已经创建了索引（减少内层表的循环匹配次数）
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
正确理解小表驱动大表：大小不是指表中的记录数，而是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）。比如A表有100条记录，B表有1000条记录，但是where条件过滤后，B表结果集只留下50个记录，A表结果集有80条记录，此时就可能是B表驱动A表。其实上面的例子还是不够准确，因为结果集的大小也不能粗略的用结果集的行数表示，而是表行数 * 每行大小。其实要理解你只需要结合Join Buffer就好了，因为表行数 * 每行大小越小，其占用内存越小,就可以在Join Buffer中尽量少的次数加载完了。

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。
- 这种方式适合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。
  | ** 类型** | Nested Loop | Hash Join |
  | --- | --- | --- |
  | 使用条件 | 任何条件 | 等值连接（=） |
  | 相关资源 | CPU、磁盘 I/O | 内存、临时空间 |
  | 特点 | 当有高选择性索引或进行限制性搜索时效率比较高，能够快速返回第一次的搜索结果 | 当缺乏索引或者索引条件模糊时，Hash Join 比 Nested Loop 有效。在数据仓库环境下，如果表的记录数多，效率高 |
  | 缺点 | 当索引丢失或者查询条件限制不够时，效率很低；当表的记录数较多，效率低 | 为简历哈希表，需要大量内存。第一次的结果返回较慢 |

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：

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。
举例1：查询学生表中是班长的学生信息

使用子查询

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

EXPLAIN SELECT * FROM student stu1
WHERE stu1.`stuno` IN (
  SELECT monitor
  FROM class c
  WHERE monitor IS NOT NULL
)

推荐使用多表查询

EXPLAIN SELECT stu1.* FROM student stu1 JOIN class c
ON stu1.`stuno` = c.`monitor`
WHERE c.`monitor` is NOT NULL;

举例2：取所有不为班长的同学

不推荐

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE a.*
FROM student a
WHERE a.stuno NOT IN (
  SELECT monitor FROM class b
  WHERE monitor IS NOT NULL
);

执行结果如下：

推荐：

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 xx 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。

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。

优化建议：

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。
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。
无法使用 Index 时，需要对 FileSort 方式进行调优。

5.2 测试

删除student表和class表中已创建的索引。

# 方式1
DROP INDEX idx_monitor ON class;
DROP INDEX idx_cid ON student;
DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_name ON student;
DROP INDEX idx_age_name_classId ON student;
DROP INDEX idx_age_classId_name ON student;

# 方式2
call proc_drop_index('atguigudb2','student';)

以下是否能使用到索引，能否去掉using filesort
过程一：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid;

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

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

#不限制,索引失效
EXPLAIN  SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classid;

我们不是建立了索引嘛，为啥显示没有使用呢？这是优化器通过计算发现，这里需要回表的数据量特别大，使用索引的性能代价反而比不上不用索引的。

假如说我们最后只查询二级索引中有的字段，观察结果

# 会使用索引 （覆盖索引）
EXPLAIN  SELECT SQL_NO_CACHE age,classid,name,id FROM student ORDER BY age,classid;

假如说我们限制排序返回的结果数量，观察结果

#增加limit过滤条件，使用上索引了。
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?
# 失效
EXPLAIN  SELECT * FROM student ORDER BY classid LIMIT 10;

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

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

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

# 可以
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）

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

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

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

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

结论：ORDER BY 子句，尽量使用 Index 方式排序，避免使用 FileSort 方式排序

过程五：无过滤，不索引

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

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

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

# 可以
EXPLAIN  SELECT * FROM student WHERE classid=45 ORDER BY age LIMIT 10;

CREATE INDEX idx_cid ON student(classid);

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

小结

INDEX a_b_c(a,b,c)
order by 能使用索引最左前缀
- ORDER BY a
- ORDER BY a,b
- ORDER BY a,b,c
- ORDER BY a DESC,b DESC,c DESC
如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量，则order by 能使用索引
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b = const ORDER BY c
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b > const ORDER BY b,c
不能使用索引进行排序
- ORDER BY a ASC,b DESC,c DESC /* 排序不一致 */
- WHERE g = const ORDER BY b,c /*丢失a索引*/
- WHERE a = const ORDER BY c /*丢失b索引*/
- WHERE a = const ORDER BY a,d /*d不是索引的一部分*/
- WHERE a in (...) ORDER BY b,c /*对于排序来说，多个相等条件也是范围查询*/

5.3 案例实战

下面我们通过一个案例来实战filesort和index两种排序。对ORDER BY子句，尽量使用 Index 方式排序，避免使用 FileSort 方式排序。
执行案例前先清除student上的索引，只留主键：

DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_age_classid_stuno ON student;
DROP INDEX idx_age_classid_name ON student;

#或者
call proc_drop_index('atguigudb2','student');

场景:查询年龄为30岁的，且学生编号小于101000的学生，按用户名称排序

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

查询结果如下：

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;
+---------+--------+--------+------+---------+
| id      | stuno  |  name  | age  | classId |
+---------+--------+--------+------+---------+
| 922     | 100923 | elTLXD | 30   | 249     |
| 3723263 | 100412 | hKcjLb | 30   | 59      |
| 3724152 | 100827 | iHLJmh | 30   | 387     |
| 3724030 | 100776 | LgxWoD | 30   | 253     |
| 30      | 100031 | LZMOIa | 30   | 97      |
| 3722887 | 100237 | QzbJdx | 30   | 440     |
| 609     | 100610 | vbRimN | 30   | 481     |
| 139     | 100140 | ZqFbuR | 30   | 351     |
+---------+--------+--------+------+---------+
8 rows in set, 1 warning (3.16 sec)

结论：type 是 ALL，即最坏的情况。Extra 里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况。优化是必须的。

**方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成 **

#创建新索引
CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);
# 进行测试，可以看到已经使用了索引，虽然仅仅使用到了age这个字段
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;

方案二：尽量让where的过滤条件和排序使用上索引
建一个三个字段的组合索引：

DROP INDEX idx_age_name ON student;
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;

此时又使用了filesort，这是为什么呢？这是因为此时filesort的性能更高。不信你可以对比执行下（0.03sec和0.00sec），看看时间的区别。结果竟然有 filesort 的 sql 运行速度，超过了已经优化掉 filesort的 sql，而且快了很多，几乎一瞬间就出现了结果。看来优化器做的工作真的特别灵活
原因：所有的排序都是在条件过滤之后才执行的。所以，如果条件过滤大部分数据的话，剩下几百几千条数据进行排序其实并不是很消耗性能，即使索引优化了排序，但实际提升性能很有限。相对的 stuno < 10100 这个条件，如果没有用到索引的话，要对几万条数据进行扫描，这是非常消耗性能的，所以索引放在这个字段上性价比最高，是最优选择。

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。

思考：这里我们使用如下索引，是否可行？

DROP INDEX idx_age_stuno_name ON student;

CREATE INDEX idx_age_stuno ON student(age,stuno);

当然可以。

5.4 filesort算法：双路排序和单路排序

排序的字段若不在索引列上，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 。

取一批数据，要对磁盘进行两次扫描，众所周知，IO是很耗时的，所以在mysql4.1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，单路要比多路多占用很多空间，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I/O操作，反而导致了大量的I/O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 存储引擎默认值都是 1048576 字节，1MB。

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

SHOW VARIABLES LIKE'%max_length_for_sort_data%';

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 I/O 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。

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

当 Query 的字段大小综合小于 max_length_for_sort_data，而且排序字段不是 TEXT|BLOG 类型时，会改进后的算法——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、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。

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。一个常见有非常头疼的问题就是 limit 2000000,10，此时需要 MySQL 排序前 2000010 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。

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. 优先考虑覆盖索引

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 。
举例一：

# 删除之前的索引
DROP INDEX idx_age_stuno ON student;
CREATE INDEX idx_age_name ON student(age, NAME);
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age <> 20;

EXPLAIN SELECT age,NAME FROM student WHERE age <> 20;

注意：前面我们提到如果使用上<>就不会使用上索引了并不是绝对的。比如上面这条SQL就用上了！！！Attention！我们讲解的关于索引失效以及索引优化都是根据效率来决定的。对于二级索引来说：查询时间 = 二级索引计算时间 + 回表查询时间，由于我们使用的是覆盖索引，回表查询时间 = 0，索引优化器考虑到这一点就使用上二级索引了~

举例二：

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

CREATE INDEX idx_age_name ON student(age, NAME);
EXPLAIN SELECT id,age,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

上述都使用到了声明的索引，下面的情况则不然，查询列依然多了classId,结果是未使用到索引：

EXPLAIN SELECT id,age,NAME,classId FROM student WHERE NAME LIKE '%abc';

同上，由于也使用了覆盖索引，最终SQL执行也正常使用上了索引~

8.2 覆盖索引的利弊

好处：

避免了Innodb表进行索引二次查询（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 I/O 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 I/O 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 I/O 转变成索引查找的顺序 I/O。
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;

讲师要使用邮箱登录，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。

以及

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：

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；
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；
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：

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；
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；
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；
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。

9.2 前缀索引对覆盖索引的影响

前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景：
如果使用 index1（即 email 整个字符串的索引结构）的话，可以利用覆盖索引，从 index1 查到结果后直接就返回了，不需要回到 ID 索引再去查一次。而如果使用 index2（即 email(6) 索引结构）的话，就不得不回到 ID 索引再去判断 email 字段的值。
即使你将 index2 的定义修改为 email(18) 的前缀索引，这时候虽然 index2 已经包含了所有的信息，但 InnoDB 还是要回到 id 索引再查一下，因为系统并不确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。

select id,email from teacher where email='songhongkangexxx.com';

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。

9.3 拓展内容

对于类似于邮箱这样的字段来说，使用前缀索引的效果可能还不错。但是，遇到前缀的区分度不够好的情况时，我们要怎么办呢?
比如，我们国家的身份证号，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。
假设你维护的数据库是一个市的公民信息系统，这时候如果对身份证号做长度为 6 的前缀索引的话，这个索引的区分度就非常低了。按照我们前面说的方法，可能你需要创建长度为 12 以上的前缀索引，才能够满足区分度要求。
但是，索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。
那么，如果我们能够确定业务需求里面只有按照身份证进行等值查询的需求，还有没有别的处理方法呢?这种方法，既可以占用更小的空间，也能达到相同的查询效率。有!

第一种方式使用顺序存储。
如果如果你存储身份证号的时候把它倒过来存，每次查询的时候

mysql> select field list from teacher where id_card=reverse(input_id_card_string);

由于身份证号的最后 6 位没有地址码这样的重复逻辑，所以最后这 6 位很可能就提供了足够的区分度。当然，实践中你还要使用 count(distinct) 方法去做验证。

第二种方式是使用 hash 字段
你可以在表上再创建一个整数字段，来保存身份证的校验码，同时在这个字段上创建索引。

mysql> alter table teacher add id_card_crc int unsignedadd index(id_card_crc);

然后每次插入新记录的时候，都同时用 crc32() 这个函数得到校验码填到这个新字段，由于校验码可能存在冲突，也就是说两个不同的身份证号通过 crc32() 函数得到的结果可能是相同的，所以你的查询语句 where 部分要判断 id_card 的值是否精确相同。

mysql> select field list from twhere id_card_rc=crc32(input_id_card_string) and id_card=input id_card_string

这样，索引的长度变成了4个字节，比原来小了很多。

从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些，因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。

10. 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 使用前后对比

在不使用ICP 索引扫描的过程：

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。

索引中包含这个字段，但是没有使用到这个字段的索引(比如‘%a%’)，却可以使用这个字段在索引中进行条件过滤，从而减少回表的记录条数，这种情况就叫做索引下推

10.2 ICP的开启/关闭

默认情况下启动索引条件下推。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_condition_pushdown=on';

# 关闭索引下推
SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';

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。

10.3 ICP使用案例

建表：

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;

插入数据：

insert into people values
(1, '000001', '三', '张', '北京市'),
(2, '000002', '四', '李', '南京市'),
(3, '000003', '五', '王', '上海市'),
(4, '000004', '六', '赵', '深圳市')

为该表定义联合索引 zip_last_first(zipcode, lastname, firstname) 。如果我们知道了一个人的邮编，但是不确定这个人的姓氏，我们可以进行如下检索:

SELECT * FROM people
WHERE zipcode= '000001'
AND lastname LIKE '%张%'
AND address LIKE '%北京市%';

执行查看SQL的查询计划，Extra 中显示了Using index condition ，这表示使用了索引下推。即：先使用索引的zipcode字段进行匹配，然后索引下推使用lastname字段进行过滤，最后再进行回表。

另外，Using where表示条件中包含需要过滤的非索引列的数据，即address LIKE '%北京市%'这个条件并不是索引列，需要在服务端过滤掉。

主键索引 (简图)

二级索引zip_last_first (简图，这里省略了数据页等信息)

10.4 开启和关闭ICP性能对比

结果如下：

10.5 ICP的使用条件

只能用于二级索引（secondary index）
explain 显示的执行计划中 type 值（join 类型）为 range 、 ref 、 eq_ref 或者 ref_or_null 。
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。
ICP 可以用于 MyISAM 和 InnnoDB 存储引擎
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。
当 SQL 使用覆盖索引时，不支持 ICP 优化方法。

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。
你知道的，InnoDB 的数据是按数据页为单位来读写的。也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。在 InnoDB 中，每个数据页的大小默认是 16KB
因为引擎是按页读写的，所以说，当找到 k=5 的记录的时候，它所在的数据页就都在内存里了。那么，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。
当然，如果 k=5 这个记录刚好是这个数据页的最后一个记录，那么要取下一个记录，必须读取下一个数据页，这个操作会稍微复杂一些。
但是，我们之前计算过，对于整型字段，一个数据页可以放近千个 key，因此出现这种情况的概率会很低。所以我们计算平均性能差异时，仍可以认为这个操作成本对于现在的 CPU 来说可以忽略不计。

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change buffer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。
如果要在这张表中插入一个新记录(4,400)的话，InnoDB的处理流程是怎样的？

11.3 change buffer的使用场景

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。
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。
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。
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。

12. 其它查询优化策略

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
比如下面这样：

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

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

当 A 小于 B 时，用 EXISTS。因为 EXISTS 的实现，相当于外表循环，实现的逻辑类似于：

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

当 B 小于 A 时用 IN，因为实现的逻辑类似于：

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

结论：哪个表小就用哪个表来驱动，A 表小就用 EXISTS ，B 表小就用 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？
答：
前提：如果你要统计的是某个字段的非空数据行数，则另当别论，毕竟比较执行效率的前提是结果一样才可以。
**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 MvlSAM 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MvlSAM 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。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 keylen 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：

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

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. 淘宝数据库，主键如何设计的？

聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
大部分人的回答如此自信：用8字节的 BIGINT 做主键，而不要用INT。 错！
这样的回答，只站在了数据库这一层，而没有 从业务的角度 思考主键。主键就是一个自增ID吗？站在 2022年的新年档口，用自增做主键，架构设计上可能 连及格都拿不到 。

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：

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。
**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。
性能差
自增ID的性能较差，需要在数据库服务器端生成。
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。
**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！

13.5 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。

posted @ 2024-04-02 22:26 ゐ叶う枫ゆ阅读(43) 评论(0) 编辑收藏举报

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