MySQL高级篇之第10章 索引优化与查询优化
2022/6/12 6:21:49
本文主要是介绍MySQL高级篇之第10章 索引优化与查询优化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
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——索引建立
-
关联查询太多JOIN(设计缺陷或不得已的需求)——SQL优化。
-
服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等）――调整my.cnf
-
数据过多――分库分表
关于数据库调优的知识点非常分散。不同的DBMS，不同的公司，不同的职位，不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。
虽然SQL查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成 物理查询优化 和 逻辑查询优 化两大块。
-
物理查询优化是通过
索引和表连接方式等技术来进行优化，这里重点需要掌握索引的使用。 -
逻辑查询优化就是通过
SQL等价变换提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法执行效率可能更高。
1. 数据准备
学员表 插 50万 条， 班级表 插 1万 条。
步骤1：建表
create database atguigudb2; #班级表 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; #学员表 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);
stu
#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。索引提供了访问高效数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。
-
使用索引可以
快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。 -
如果查询时没有使用索引，查询语句就会
扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。
大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器？基于cost开销(CostBaseOptimizer)，它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer)，也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
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=38; 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)
mysq1> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 and classId=4 AND name = 'abcd ' ; Empty set, 1 warning ( e.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 = 'abed ' ; Empty set,1 warning (0.e1 sec)
可以看到，创建索引前的查询时间是0 .28秒，创建索引后的查询时间是0.01秒，索引帮助我们极大的提高了查询效率。
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。
举例1:
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=38 AND student.name = 'abcd';
举例2:
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name = ' abed ;
举例3：索引idx_age_classid_name还能否正常使用?
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE 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;
结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。
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，在我们没有显示的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。而记录又存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序，所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插，而如果我们插入的主键值忽小忽大的话，就比较麻烦了，可能会造成页面分裂和记录移位。
假设某个数据页存储的记录已经满了，它存储的主键值在 1~100 之间：
如果此时再插入一条主键值为 9 的记录，那它插入的位置就如下图：
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
1)这俩条SQL哪种写法更好？（第1条好，能够使用索引）
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'; --索引失效
2)创建索引
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
3)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';
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); EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id，stuno，NANE FROM student WHERE stuno+1 = 900001; -- 索引失效 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id，stuno，NANE FROM student WHERE stuno = 900000;
第一种，索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id,stuno,name FROM student WHERE stuno+1 = 900001; -- 索引失效
你能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取值都取出来，然后依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
第二种，索引优化生效
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
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;
name=123发生类型转换，索引失效。
# 使用到索引 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name='123';
2.6 范围条件右边的列索引失效
1）如果系统经常出现的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' ; student.classId>20的右侧的student.name = 'abc'的索引就会失效
2）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）
3）效果
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.classId>20 AND student.name = " abc" ;
2.7 不等于(!= 或者<>)索引失效
理解：一般情况下， 条件 != <>得到的数据太多了，导致回表的次数太多，成本太高，总的成本可能超过全表扫描，因为查询优化器会选择成本较低的查询顺序，即执行全表扫描；
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 * from student where name <> 'abc';
当sql语句中有!=或者<>会出现索引失效的问题，尝试改写为等于，或采用覆盖索引
2.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引
理解：一般情况下， 条件 is not null得到的数据太多了，导致回表的次数太多，成本太高，总的成本可能超过全表扫描，因为查询优化器会选择成本较低的查询顺序，即执行全表扫描；
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL;
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
1)索引有效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME LIKE 'ab% ';
2）索引失效
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
# 未使用到索引（此时的age字段有索引，classid没有索引） EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;
#使用到索引（此时的age、classid字段都有索引） 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。
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。
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 atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.type(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20))); INSERT INTO atguigudb2.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
下面开始 EXPLAIN 分析
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
结论：type 有All 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;
可以看到第二行的 type 变为了 ref，rows 也变成了优化比较明显。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 。
ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card); #【驱动表】，无法避免全表扫描 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
接着：
DROP INDEX Y ON book; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type LEFT JOIN book ON type.card = book.card;
3.3 采用内连接
先说结论：
-
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 -
对于内连接来讲，如果表的连接条件中
只能有一个字段有索引，则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表 -
对于内连接来说，在两个表的连接条件都存在索引的情况下，会选择小表作为驱动表（小表驱动大表）
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;
ALTER TABLE type ADD INDEX X (card); EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;
接着：
DROP INDEX X ON `type`; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;
接着：
ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card); EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;
结论1：对于内连接来说，查询优化器可以决定谁来作为驱动表，谁作为被驱动表出现
结论2：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
结论3：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
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。
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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);
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);
2. Simple Nested-Loop Join（索引嵌套循环连接）
算法相当简单，从表A中取出一条数据1，遍历表B，将匹配到的数据放到result..以此类推，驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断:
可以看到这种方式效率是非常低的，以上述表A数据100条，表,B数据1000条计算，则A*B= 10万次。开销统计如下:
当然mysql肯定不会这么粗暴的去进行表的连接，所以就出现了后面的两种对Nested-Loop Join优化算法。
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必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内层表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内层表的匹配次数。
驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故mysql优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表（外表)。
如果被驱动表加索引，效率是非常高的，但如果索引不是主键索引，所以还得进行一次回表查询。相比，被驱动表的索引是主键索引，效率会更高。
我们来看一下这个语句：
EXPLAIN SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON (t1.a=t2.a);
如果直接使用join语句，MySQL优化器可能会选择表t1或t2作为驱动表，这样会影响我们分析SQL语句的执行过程。所以，为了便于分析执行过程中的性能问题，我改用 straight_join 让MySQL使用固定的连接方式执行查询，这样优化器只会按照我们指定的方式去join。在这个语句里，t1 是驱动表，t2是被驱动表。
可以看到，在这条语句里，被驱动表t2的字段a上有索引，join过程用上了这个索引，因此这个语句的执行流程是这样的：
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从表t1中读入一行数据 R；
-
从数据行R中，取出a字段到表t2里去查找；
-
取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分；
重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。 这个过程是先遍历表t1，然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2中查找满足条件的记录。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为“Index Nested-Loop Join”，简称NLJ。
它对应的流程图如下所示：
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再加载到内存匹配，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，所以尽量避免 select * ....的写法
参数设置:
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block_nested_loop
通过 show variables like '%optimizer_switch%’ 查看block_nested_loop状态。默认是开启的。
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join_buffer_size
驱动表能不能一次加载完，要看join buffer能不能存储所有的数据，默认情况下 join_buffer_size=256k。
join_buffer_size的最大值在32位系统可以申请4G，而在64位操做系统下可以申请大于4G的Join Buffer空间(64位Windows除外，其大值会被截断为4GB并发出警告)。
5. 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
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Nested Loop：对于被连接的数据子集较小的情况下，Nested Loop是个较好的选择。
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Hash Join是做
大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小（相对较小）的表利用Join Key在内存中建立散列值，然后扫描较大的表并探测散列值，找出与Hash表匹配的行。-
这种方式适用于较小的表完全可以放入内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。
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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。Hash Join只能应用于等值连接，这是由Hash的特点决定的。
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5. Join小结
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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)(经过过滤条件筛选后，各个表的剩余结果集大小开始比较，表行数 * 每行大小，谁的结果集小谁就是小表)
select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=108;#推荐 select t1.b,t2.* from t2 straight.join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=108;#不推荐
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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)
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4、增大join buffer size的大小(一次缓存的数据越多，那么内层表的扫表次数就越少)
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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)
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6、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
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7、保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引
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8、需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
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9、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。
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10、INNER JOIN 时，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；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；在两个表的连接条件都不存在索引的情况下，会选择小表作为驱动表
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11、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
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12、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
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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 ); -- is not null 不一定导致索引失效，是is not null 的数据太多了回表的次数太多，数据量太大，成本太高的情况，查询优化器会强制执行全表扫描
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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
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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 ) -
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 File Sort 排序。当然，某些情况下全表扫描，或者 File Sort 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。
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无法使用 Index 时，需要对 File Sort 方式进行调优。
5.2 测试
删除student表和class表中已创建的非主键索引。
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 ;
以下是否能使用到索引，能否去掉 using filesort
过程一:不加索引
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：加索引 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 explain select SQL_NO_CACHE * FROM student ORDER BY age,classId; -- 覆盖索引 -- EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE age, classid PROM student ORDER BY age,classid;
-- 增加limitg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?
EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY classid LIMIT 10; --失效 EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY classid,NAME LIMIT 10; --失效 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）
#创建索引age,classid,stuno CREATE INDEX idx_age_classid_stuno ON student (age,classid,stuno); CREATE INDEX idx_age_classid_stuno ON student (age,classid,name); EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age DESC, classid ASC LIMIT 10; --索引默认为升序，但此处用了降序，方向相反了 EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY classid DESC, NAME DESC LIMIT 10; -- 索引的顺序错误 EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age ASC,classid DESC LIMIT 10; -- 索引的方向错误 EXPLAIN SELECT * FROM student ORDER BY age DESC, classid DESC LIMIT 10; -- 能成功用上索引，age和classid先降序找到对应的主键，回表时逆序变量即可
过程五：无过滤，不索引
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=45 ORDER BY classid; EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=45 ORDER BY classid,NAME; EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE classid=45 ORDER BY age; EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE classid=45 ORDER BY age LIMIT 10; --优化器先根据age索引排序，在找classid的索引 CREATE INDEX idx_cid ON student(classid); 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 a = 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
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。
优化思路：
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);
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 ;
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student -> WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ; +-----+--------+--------+------+---------+ | id | stuno | name | age | classId | +-----+--------+--------+------+---------+ | 167 | 100168 | AClxEF | 30 | 319 | | 323 | 100324 | bwbTpQ | 30 | 654 | | 651 | 100652 | DRwIac | 30 | 997 | | 517 | 100518 | HNSYqJ | 30 | 256 | | 344 | 100345 | JuepiX | 30 | 329 | | 905 | 100906 | JuWALd | 30 | 892 | | 574 | 100575 | kbyqjX | 30 | 260 | | 703 | 100704 | KJbprS | 30 | 594 | | 723 | 100724 | OTdJkY | 30 | 236 | | 656 | 100657 | Pfgqmj | 30 | 600 | | 982 | 100983 | qywLqw | 30 | 837 | | 468 | 100469 | sLEKQW | 30 | 346 | | 988 | 100989 | UBYqJl | 30 | 457 | | 173 | 100174 | UltkTN | 30 | 830 | | 332 | 100333 | YjWiZw | 30 | 824 | +-----+--------+--------+------+---------+ 15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
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。
原因: 所有的排序都是在条件过滤之后才执行的。所以，如果条件过滤掉大部分数据的话，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<101000这个条件，如果没有用到索引的话，要对几万条的数据进行扫描，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);
5.4 filesort算法：双路排序和单路排序
排序的字段若如果不在索引列上，则filesort会有两种算法:双路排序和单路排序
双路排序 （慢）
-
MySQL 4.1之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据， 读取行指针和order by列 ，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出 -
从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从
磁盘取其他字段。
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
-
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。 I
show variables like '%sort_buffer_size%';
-
尝试提高 max_length_for_sort_data
提高这个参数，会增加用改进算法的概率。
SHow VARIABLES LIKE '%max_length_for_sort_data% ' ; #默认1024字节
但是如果设的太高，数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大，明显症状是高的磁盘/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的字段大小总和小于max_length_for_sort_data，而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时，会用改进后的算法――单路排序，否则用老算法――多路排序。
-
两种算法的数据都有可能超出sort_buffer_size的容量，超出之后，会创建tmp文件进行合并排序，导致多次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，可以增大
max_length_for_sort_data和sort_buffer_size参数的设置 -
where效率高于having，能写在where限定的条件就不要写在having中了
-
减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
-
包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。
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1：
DROP INDEX idx_age_stuno ON student; CREATE INDEX idx_age_name ON student (age,NAME); EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age <> 20; --没有用到索引 EXPLAIN SELECT age,NAME FROM student WHERE age <> 20; --覆盖索引
举例2：
explain select * from student where name like '%abc'; -- 没有用上索引
create index idx_age_name on student(age,name); explain select id,age,name from student where name like '%abc'; --覆盖索引
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I0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lO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I0 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;
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
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
10.1 使用前后的扫描过程
Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。
-
如果没有ICP，存储引擎会遍历索引以定位基表中的行，并将它们返回给MySQL服务器，由MySQL服务器评估
WHERE后面的条件是否保留行。 -
启用ICP后，如果部分
WHERE条件可以仅使用索引中的列进行筛选，则MySQL服务器会把这部分WHERE条件放到存储引擎筛选。然后，存储引擎通过使用索引条目来筛选数据，并且只有在满足这一条件时才从表中读取行。-
好处：ICP可以减少存储引擎必须访问基表的次数和MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。
-
但是，ICP的
加速效果取决于在存储引擎内通过ICP筛选掉的数据的比例。
-
10.2 ICP的开启/关闭
-
默认情况下启用索引条件下推。可以通过设置系统变量optimizer_switch控制:
index_condition_pushdown#打开索引下推 SET optimizer_switch ='index_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时，
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
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', '000001', '六', '赵', '天津市');
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:
EXPLAIN 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。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。
如果不想出现Using where，把address LlKE %北京市%'去掉即可
这个表中存在两个索引，分别是:
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)
下面我们关闭ICP查看执行计划
mysql> SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off' ; Query OK,0 rows affected (8.02秒)
查看执行计划，已经没有了Using index condition，表示没有使用ICP
EXPLAIN SELECT * FROM people WHERE zipcode='000001' AND lastname LIKE '%张%' AND address LIKE '%北京市%';
10.4开启和关闭ICP的性能对比
创建存储过程，主要目的就是插入很多0000O1的数据，这样查询的时候为了在存储引擎层做过滤，减少IO，也为了减少缓冲池（缓存数据页，没有lO)的作用。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_people( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0;
REPEAT
SET i = i + 1;
INSERT INTO people ( zipcode,firstname,lastname,address ) VALUES ('000001', '六', '赵', '天津市');
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //
DELIMITER ;
--调用存储过程，向people表中添加1000000条数据，测试ICP开启和关闭状态下的性能
CALL insert_people(1000000);
首先打开profiling
set profiling = 1;
执行SQL语句，此时默认打开索引下推。
SELECT * FROM people WHERE zipcode='088801’AND lastname LIKE ‘%张%’;
再次执行sQL语句，不使用索引下推
SELECT /* no_icp (people)*/ * FROM people WHERE zipcode=' 800801’ AND lastname LIKE‘%张%';
查看当前会话所产生的所有profiles
show profiles \G;
结果如下：
10.5 ICP的使用条件
-
如果表访问的类型为range、ref、eq_ref和ref_or_null可以使用ICP
-
ICP可以用于
InnoDB和MyISAM表，包括分区表InnoDB和 MyISAM表 -
对于
InnoDB表，ICP仅用于二级索引。ICP的目标是减少全行读取次数，从而减少I/O操作。 -
当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP。因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。
-
相关子查询的条件不能使用ICP
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ICP和没有使用ICP的成本差别 没有使用ICP，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。
10.6 ICP的使用条件
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。
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(500,5)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(400,4)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，其实选择与否还会要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表。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 B for j in A 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...
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MyISAM存储引擎，统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度，这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值，而一致性则是由表级锁来保证的。
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，即不是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 ：对应表的主键可以选择使用自增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：
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为什么UUID是全局唯一的？
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为什么UUID占用36个字节？
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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。
这篇关于MySQL高级篇之第10章 索引优化与查询优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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