2023-01：MySql优化相关

记一下MySQL的优化相关信息

1、索引失效

1. MySQL认为不需要用索引
2. B+树的数据结构
	1. like左模式，模糊搜索前缀/左侧进行模糊搜索，索引失效（B+树是将数据从左往右依次确定值，然后进行树化）
	2. 联合索引最左匹配原则
3. 对索引进行了额外的操作，导致在使用索引前需要多执行一步，索引失效 
	1. 索引字段上添加函数
	2. 索引字段上使用数学计算
4. 使用了or字段(需要测试)
5. 字段存在null，mysql解析器强制不使用索引（需测试一下）

2、多表关联

1. on后的关联字段，必须加索引（阿里巴巴代码规范有提到）
2. 关联表编码规范一致，在2022遇到过一个表是utf8，另一个表是character
3. 关联字段数据类型一致，在2022同样遇到过一个字段是int，另一个字段是varchar
4. 大表驱动小表，左表数据量比右表多，使得大表驱动小表，这样效率更高
5. 使用straight_join，可能存在MySQL修改左右表顺序的情况，这时，查看真实执行的顺序，改变下表关联的顺序，查看效率问题，最好大表驱动小表
6. where后的条件顺序，会影响到效率，要确保左表的条件在右表的条件前面
7. 表连接顺序影响很大，需要保证从左往右，尽可能地保证每一个表都能限制最大的范围。比如说，AB表关联，查询条件A.a能将范围缩小到10%数据，B.b能将范围缩小到1%的数据，那么B straight_join A，很可能效率更高
8. on后的关联字段的索引失效：函数、数学计算、左模糊等

3、其他

1. 避免回表，使用覆盖索引，也就是说所有的查询条件都在索引上，或者是查找出主键列表后，用主键列表查找出对应的数据，也就是通过聚簇索引查找，这样更快
2. 如果是生产环境，需要检测下mysql缓存池的配置，是否进行过配置
3. 分页查询慢，可以通过，先查询主键，然后通过主键，同第一条
4. 最好的查询效率是，小表驱动大表，这样先查出小表中的数据，然后通过聚簇索引，查找大表中的对应数据，效率更高

4、需要测试

1. 如果是联合索引，要注意排序是否与索引得 asc desc 一致
2. not exist，好像相比not in，使用的场景的区分是左右表大小，因为一个是左表驱动，一个是右表驱动，
3. 使用了or字段，是否会一定不走索引，且创建联合索引，就会使用对应的联合索引，参见：知乎、其他

5、其他

1. 查看实际执行的sql

# 获取数据库执行的sql历史语句
set global log_output = 'TABLE';
set global general_log = 'ON';
set global general_log = 'OFF';

# 2、查询
select *
from
    mysql.general_log
where argument like '%select%'
  and argument not like '%ApplicationName=DataGrip%'
order by event_time desc; # 我使用的是 idea 家族中的 DataGrip，不需要对 blob 进行处理

# 3、清空表（delete对于这个表，不允许使用，只能用truncate）
set global general_log = 'OFF';
truncate table mysql.general_log;