帶你學(xué)MySQL系列 | “數(shù)據(jù)分析師”面試最怕被問到的SQL優(yōu)化問題（下）

本文大綱

前面我已經(jīng)帶著大家學(xué)習(xí)了本文的第1-4個部分，今天就帶大家學(xué)習(xí)這剩下的5-8個部分。MySQL優(yōu)化問題對于新手學(xué)習(xí)，一般是個難題！我的教程自認為已經(jīng)是很通俗易懂的。如果你學(xué)習(xí)了這個教程后，仍然不太理解，可以去B站找到一個視頻瀏覽一遍，然后再回頭看我的文章。

講解使用的數(shù)據(jù)源

在上篇最后，我們已經(jīng)給出了本文需要使用到的數(shù)據(jù)代碼，這里我直接給出這3張表的圖示。

5. explain執(zhí)行計劃常用關(guān)鍵字詳解

# 查看執(zhí)行計劃 explain select t.* from teacher t,course c,teacherCard tc where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3);

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結(jié)果如下：

接著，在往teacher表中增加幾條數(shù)據(jù)。

insert into teacher values(4,'ta',4); insert into teacher values(5,'tb',5); insert into teacher values(6,'tc',6);

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再次查看執(zhí)行計劃。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select t.* from teacher t,course c,teacherCard tc where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3);

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結(jié)果如下：

這里先記住一句話：表的執(zhí)行順序 ，因表數(shù)量改變而改變的原因：笛卡爾積。怎么回事呢？看看下面這個例子。

# 下面舉一個例子 a b c 2 3 4 最終：2 * 3 * 4 = 6 * 4 = 24 c b a 4 3 2 最終：4 * 3 * 2 = 12 * 2 = 24

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分析：最終執(zhí)行的條數(shù)，雖然是一致的。但是中間過程，有一張臨時表是6，一張臨時表是12，很明顯6 < 12，對于內(nèi)存來說，數(shù)據(jù)量越小越好，因此優(yōu)化器肯定會選擇第一種執(zhí)行順序。

結(jié)論：id值相同，從上往下順序執(zhí)行。表的執(zhí)行順序因表數(shù)量的改變而改變，數(shù)量越小，越在前面執(zhí)行。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select tc.tcdesc from teacherCard tc where tc.tcid = ( select t.tcid from teacher t where t.tid = (select c.tid from course c where c.cname = 'sql') );

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結(jié)果如下：

結(jié)論：id值不同，id值越大越優(yōu)先查詢。這是由于在進行嵌套子查詢時，先查內(nèi)層，再查外層。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;

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結(jié)果如下：

結(jié)論：id值有相同，又有不同。id值越大越優(yōu)先；id值相同，從上往下順序執(zhí)行。

select_type關(guān)鍵字共有如下常用的6種類型，下面我分別帶著大家梳理一下，它們各自的含義。

不包含子查詢，不包含union查詢。

explain select * from teacher;

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結(jié)果如下：

關(guān)于primary和subquery，我們就拿下面的這個例子進行演示。從代碼中可以看到這個SQL語句是存在子查詢的，換句話說，這個SQL語句包含子查詢。where內(nèi)層(非最外層)使用到的c表屬于非最外層，因此是subquery關(guān)鍵字。where外層使用到了t表 和tc表，因此是primary關(guān)鍵字。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;

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結(jié)果如下：

a.在from子查詢中，只有一張表；

b.在from子查詢中，如果table1 union table2，則table1就是derived表；

explain select cr.cname from ( select * from course where tid = 1 union select * from course where tid = 2 ) cr ;

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結(jié)果如下：

type關(guān)鍵字可以很好的說明，你寫的SQL語句好不好。system、const是我們達不到的理想狀況，實際上只能優(yōu)化到index --> range --> ref這個級別，也可以看到ALL是最差的一個級別。

對type進行優(yōu)化的前提，是你得創(chuàng)建索引。

源表只有一條數(shù)據(jù)(實際中，基本不可能)；

衍生表只有一條數(shù)據(jù)的主查詢(偶爾可以達到)。

僅僅能查到一條數(shù)據(jù)的SQL ，僅針對Primary key主鍵索引或unique索引類型有效。

explain select tid from test01 where tid =1 ;

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結(jié)果如下：

刪除以前的主鍵索引后，此時我們添加一個其他的普通索引：

create index test01_index on test01(tid) ; # 再次查看執(zhí)行計劃 explain select tid from test01 where tid =1 ;

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結(jié)果如下：

可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng)tid字段去掉主鍵索引，換為普通索引后，優(yōu)化級別就不是const了。

唯一性索引，對于每個索引鍵的查詢，返回匹配唯一行數(shù)據(jù)(有且只有1個，不能多 、不能0)，并且查詢結(jié)果和表中數(shù)據(jù)條數(shù)必須一致。

此種情況常見于唯一索引和主鍵索引。

delete from teacher where tcid >= 4; alter table teacherCard add constraint pk_tcid primary key(tcid); alter table teacher add constraint uk_tcid unique index(tcid) ; explain select t.tcid from teacher t,teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;

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結(jié)果如下：

總結(jié)：以上SQL，用到的索引是t.tcid，即teacher表中的tcid字段；如果teacher表的數(shù)據(jù)個數(shù)和連接查詢的數(shù)據(jù)個數(shù)一致（都是3條數(shù)據(jù)），則有可能滿足eq_ref級別；否則無法滿足。條件很苛刻，很難達到。

非唯一性索引，對于每個索引鍵的查詢，返回匹配的所有行（可以0，可以1，可以多）

準備數(shù)據(jù)：

創(chuàng)建索引，并查看執(zhí)行計劃：

# 添加索引 alter table teacher add index index_name (tname) ; # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from teacher where tname = 'tz';

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結(jié)果如下：

檢索指定范圍的行 ,where后面是一個范圍查詢(between, >, <, >=, in)

in有時候會失效，從而轉(zhuǎn)為無索引時候的ALL

# 添加索引 alter table teacher add index tid_index (tid) ; # 查看執(zhí)行計劃：以下寫了一種等價SQL寫法，查看執(zhí)行計劃 explain select t.* from teacher t where t.tid in (1,2) ; explain select t.* from teacher t where t.tid <3 ;

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結(jié)果如下：

查詢?nèi)克饕械臄?shù)據(jù)(掃描整個索引)

查詢?nèi)吭幢碇械臄?shù)據(jù)(暴力掃描全表)

注意：cid是索引字段，因此查詢索引字段，只需要掃描索引表即可。但是tid不是索引字段，查詢非索引字段，需要暴力掃描整個源表，會消耗更多的資源。

possible_keys可能用到的索引。是一種預(yù)測，不準。了解一下就好。

key指的是實際使用的索引。

# 先給course表的cname字段，添加一個索引 create index cname_index on course(cname); # 查看執(zhí)行計劃 explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;

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結(jié)果如下：

有一點需要注意的是：如果possible_key/key是NULL，則說明沒用索引。

索引的長度：用于判斷復(fù)合索引是否被完全使用(a,b,c)。

# 創(chuàng)建表 create table test_kl ( name char(20) not null default '' ); # 添加索引 alter table test_kl add index index_name(name) ; # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from test_kl where name ='' ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：因為我沒有設(shè)置服務(wù)端的字符集，因此默認的字符集使用的是latin1，對于latin1一個字符代表一個字節(jié)，因此這列的key_len的長度是20，表示使用了name這個索引。

# 新增一個字段name1，name1可以為null alter table test_kl add column name1 char(20) ; # 給name1字段，設(shè)置為索引字段 alter table test_kl add index index_name1(name1) ; # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from test_kl where name1 ='' ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：如果索引字段可以為null，則mysql底層會使用1個字節(jié)用于標(biāo)識null。

# 刪除原來的索引name和name1 drop index index_name on test_kl ; drop index index_name1 on test_kl ; # 增加一個復(fù)合索引 create index name_name1_index on test_kl(name,name1); # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from test_kl where name1 = '' ; explain select * from test_kl where name = '' ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：對于下面這個執(zhí)行計劃，可以看到我們只使用了復(fù)合索引的第一個索引字段name，因此key_len是20，這個很清楚。再看上面這個執(zhí)行計劃，我們雖然僅僅在where后面使用了復(fù)合索引字段中的name1字段，但是你要使用復(fù)合索引的第2個索引字段，會默認使用了復(fù)合索引的第1個索引字段name，由于name1可以是null，因此key_len = 20 + 20 + 1 = 41呀！

# 新增一個字段name2，name2可以為null alter table test_kl add column name2 varchar(20) ; # 給name2字段，設(shè)置為索引字段 alter table test_kl add index name2_index(name2) ; # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from test_kl where name2 = '' ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：key_len = 20 + 1 + 2，這個20 + 1我們知道，這個2又代表什么呢？原來varchar屬于可變長度，在mysql底層中，用2個字節(jié)標(biāo)識可變長度。

這里的ref的作用，指明當(dāng)前表所參照的字段。

注意與type中的ref值區(qū)分。在type中，ref只是type類型的一種選項值。

# 給course表的tid字段，添加一個索引 create index tid_index on course(tid); # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tname = 'tw';

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：有兩個索引，c表的c.tid引用的是t表的tid字段，因此可以看到顯示結(jié)果為【數(shù)據(jù)庫名.t.tid】，t表的t.name引用的是一個常量"tw"，因此可以看到結(jié)果顯示為const，表示一個常量。

被索引優(yōu)化查詢的數(shù)據(jù)個數(shù) (實際通過索引而查詢到的數(shù)據(jù)個數(shù))

explain select * from course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tname = 'tz' ;

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結(jié)果如下：

表示其他的一些說明，也非常有用，通過這個關(guān)鍵字也可以很好的說明，你寫的SQL語句到底好不好。

當(dāng)出現(xiàn)了這個詞，表示你當(dāng)前的SQL性能消耗較大。表示進行了一次額外的排序。常見于order by語句中。

Ⅰ 什么是“額外”的排序？

為了講清楚這個，我們首先要知道什么是排序。我們?yōu)榱私o某一個字段進行排序的時候，首先你得先查詢到這個字段，然后在將這個字段進行排序。

緊接著，我們查看如下兩個SQL語句的執(zhí)行計劃。

# 新建一張表，建表同時創(chuàng)建索引 create table test02 ( a1 char(3), a2 char(3), a3 char(3), index idx_a1(a1), index idx_a2(a2), index idx_a3(a3) ); # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from test02 where a1 ='' order by a1 ; explain select * from test02 where a1 ='' order by a2 ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：對于第一個執(zhí)行計劃，where后面我們先查詢了a1字段，然后再利用a1做了依次排序，這個很輕松。但是對于第二個執(zhí)行計劃，where后面我們查詢了a1字段，然而利用的卻是a2字段進行排序，此時myql底層會進行一次查詢，進行“額外”的排序。

總結(jié)：對于單索引，如果排序和查找是同一個字段，則不會出現(xiàn)using filesort；如果排序和查找不是同一個字段，則會出現(xiàn)using filesort；

因此where哪些字段，就order by哪些些字段。

不能跨列(官方術(shù)語：最佳左前綴)，這句話一定要牢記?。?！

# 刪除test02的索引 drop index idx_a1 on test02; drop index idx_a2 on test02; drop index idx_a3 on test02; # 創(chuàng)建一個復(fù)合索引 alter table test02 add index idx_a1_a2_a3 (a1,a2,a3) ; # 查看下面SQL語句的執(zhí)行計劃 explain select *from test02 where a1='' order by a3 ; --using filesort explain select *from test02 where a2='' order by a3 ; --using filesort explain select *from test02 where a1='' order by a2 ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：復(fù)合索引的順序是(a1,a2,a3)，可以看到a1在最左邊，因此a1就叫做最佳左前綴，

如果要使用后面的索引字段，必須先使用到這個a1字段。

對于explain1，where后面我們使用a1字段，但是后面的排序使用了a3，直接跳過了a2，屬于跨列；對于explain2，where后面我們使用了a2字段，直接跳過了a1字段，也屬于跨列；對于explain3，where后面我們使用a1字段，后面使用的是a2字段，因此沒有出現(xiàn)【using filesort】。

當(dāng)出現(xiàn)了這個詞，也表示你當(dāng)前的SQL性能消耗較大。這是由于當(dāng)前SQL用到了臨時表，一般出現(xiàn)在group by中。

explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a1 ; explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a2 ; --using temporary

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：當(dāng)你查詢哪個字段，就按照那個字段分組，否則就會出現(xiàn)using temporary。

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針對using temporary，我們在看一個例子：

using temporary表示需要額外再使用一張表，一般出現(xiàn)在group by語句中。雖然已經(jīng)有表了，但是不適用，必須再來一張表。

再次來看mysql的編寫過程和解析過程。

Ⅰ 編寫過程

select dinstinct ..from ..join ..on ..where ..group by ..having ..order by ..limit ..

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Ⅱ 解析過程

from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..

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很顯然，where后是group by，然后才是select?；诖?，我們再查看如下兩個SQL語句的執(zhí)行計劃。

explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a2,a4; explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a3;

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分析如下：對于第一個執(zhí)行計劃，where后面是a2和a4，接著我們按照a2和a4分組，很明顯這兩張表已經(jīng)有了，直接在a2和a4上分組就行了。但是對于第二個執(zhí)行計劃，where后面是a2和a4，接著我們卻按照a3分組，很明顯我們沒有a3這張表，因此有需要再來一張臨時表a3，因此就會出現(xiàn)using temporary。

當(dāng)你看到這個關(guān)鍵詞，恭喜你，表示你的SQL性能提升了。

using index稱之為

索引覆蓋。

當(dāng)出現(xiàn)了using index，就表示不用讀取源表，而只利用索引獲取數(shù)據(jù)，不需要回源表查詢。

只要使用到的列，全部出現(xiàn)在索引中，就是索引覆蓋。

# 刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2_a3 drop index idx_a1_a2_a3 on test02; # 重新創(chuàng)建一個復(fù)合索引idx_a1_a2 create index idx_a1_a2 on test02(a1,a2); # 查看執(zhí)行計劃 explain select a1,a3 from test02 where a1='' or a3= '' ; explain select a1,a2 from test02 where a1='' and a2= '' ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：這里我們創(chuàng)建的是a1和a2的復(fù)合索引，對于第一個執(zhí)行計劃，我們卻出現(xiàn)了a3，該字段并沒有創(chuàng)建索引，因此沒有出現(xiàn)using index，而是using where，表示我們需要回表查詢。對于第二個執(zhí)行計劃，屬于完全的索引覆蓋，因此出現(xiàn)了using index。

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針對using index，我們在查看一個案例：

explain select a1,a2 from test02 where a1='' or a2= '' ; explain select a1,a2 from test02 ;

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結(jié)果如下：

如果用到了索引覆蓋(using index時)，會對possible_keys和key造成影響：

a.如果沒有where，則索引只出現(xiàn)在key中；

b.如果有where，則索引 出現(xiàn)在key和possible_keys中。

表示需要【回表查詢】，表示既在索引中進行了查詢，又回到了源表進行了查詢。

# 刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2 drop index idx_a1_a2 on test02; # 將a1字段，新增為一個索引 create index a1_index on test02(a1); # 查看執(zhí)行計劃 explain select a1,a3 from test02 where a1="" and a3="" ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：我們使用了索引a1，表示我們使用了索引進行查詢。但是又對于a3字段，我們并沒有使用索引，因此對于a3字段，需要回源表查詢，這個時候出現(xiàn)了using where。

當(dāng)where子句永遠為False的時候，會出現(xiàn)impossible where。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select a1 from test02 where a1="a" and a1="b" ;

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結(jié)果如下：

# 創(chuàng)建新表 create table test03 ( a1 int(4) not null, a2 int(4) not null, a3 int(4) not null, a4 int(4) not null ); # 創(chuàng)建一個復(fù)合索引 create index a1_a2_a3_test03 on test03(a1,a2,a3); # 查看執(zhí)行計劃 explain select a3 from test03 where a1=1 and a2=2 and a3=3;

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結(jié)果如下：

【推薦寫法】：復(fù)合索引順序和使用順序一致。

【不推薦寫法】：復(fù)合索引順序和使用順序不一致。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select a3 from test03 where a3=1 and a2=2 and a1=3;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：雖然結(jié)果和上述結(jié)果一致，但是不推薦這樣寫。但是這樣寫怎么又沒有問題呢？這是由于SQL優(yōu)化器的功勞，它幫我們調(diào)整了順序。

最后再補充一點：對于復(fù)合索引，不要跨列使用。

# 查看執(zhí)行計劃 explain select a3 from test03 where a1=1 and a3=2 group by a3;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：a1_a2_a3是一個復(fù)合索引，我們使用a1索引后，直接跨列使用了a3，直接跳過索引a2，因此索引a3失效了。當(dāng)再使用a3進行分組的時候，就會出現(xiàn)using where。

# 創(chuàng)建新表 create table book ( bid int(4) primary key, name varchar(20) not null, authorid int(4) not null, publicid int(4) not null, typeid int(4) not null ); # 插入數(shù)據(jù) insert into book values(1,'tjava',1,1,2) ; insert into book values(2,'tc',2,1,2) ; insert into book values(3,'wx',3,2,1) ; insert into book values(4,'math',4,2,3) ;

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結(jié)果如下：

案例：查詢authorid=1且typeid為2或3的bid，并根據(jù)typeid降序排列。

explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=1 order by typeid desc ;

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結(jié)果如下：

這是沒有進行任何優(yōu)化的SQL，可以看到typ為ALL類型，extra為using filesort，可以想象這個SQL有多恐怖。

優(yōu)化：添加索引的時候，要根據(jù)MySQL解析順序添加索引，又回到了MySQL的解析順序，下面我們再來看看MySQL的解析順序。

from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..

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# 添加索引 create index typeid_authorid_bid on book(typeid,authorid,bid); # 再次查看執(zhí)行計劃 explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=1 order by typeid desc ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：結(jié)果并不是和我們想象的一樣，還是出現(xiàn)了using where，查看索引長度key_len=8，表示我們只使用了2個索引，有一個索引失效了。

將in字段放在最后面。

需要注意一點：每次創(chuàng)建新的索引的時候，最好是刪除以前的廢棄索引，否則有時候會產(chǎn)生干擾(索引之間)。

# 刪除以前的索引 drop index typeid_authorid_bid on book; # 再次創(chuàng)建索引 create index authorid_typeid_bid on book(authorid,typeid,bid); # 再次查看執(zhí)行計劃 explain select bid from book where authorid=1 and typeid in(2,3) order by typeid desc ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：這里雖然沒有變化，但是這是一種優(yōu)化思路。

總結(jié)如下：

a.最佳做前綴，保持索引的定義和使用的順序一致性。

b.索引需要逐步優(yōu)化(每次創(chuàng)建新索引，根據(jù)情況需要刪除以前的廢棄索引)。

c.將含in的范圍查詢，放到where條件的最后，防止失效。

本例中同時出現(xiàn)了Using where（需要回原表）; Using index（不需要回原表）：原因，where authorid=1 and typeid in(2,3)中authorid在索引(authorid,typeid,bid)中，因此不需要回原表（直接在索引表中能查到）；而typeid雖然也在索引(authorid,typeid,bid)中，但是含in的范圍查詢已經(jīng)使該typeid索引失效，因此相當(dāng)于沒有typeid這個索引，所以需要回原表（using where）；

下面這個例子，沒有了in，則不會出現(xiàn)using where：

explain select bid from book where authorid=1 and typeid =3 order by typeid desc ;

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結(jié)果如下：

# 創(chuàng)建teacher2新表 create table teacher2 ( tid int(4) primary key, cid int(4) not null ); # 插入數(shù)據(jù) insert into teacher2 values(1,2); insert into teacher2 values(2,1); insert into teacher2 values(3,3); # 創(chuàng)建course2新表 create table course2 ( cid int(4) , cname varchar(20) ); # 插入數(shù)據(jù) insert into course2 values(1,'java'); insert into course2 values(2,'python'); insert into course2 values(3,'kotlin');

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結(jié)果如下：

案例：使用一個左連接，查找教java課程的所有信息。

explain select * from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';

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結(jié)果如下：

對于兩張表，索引往哪里加？答：對于表連接，小表驅(qū)動大表。索引建立在經(jīng)常使用的字段上。

為什么小表驅(qū)動大表好一些呢？

小表:10 大表:300 # 小表驅(qū)動大表 select ...where 小表.x10=大表.x300 ; for(int i=0;i<小表.length10;i++) { for(int j=0;j<大表.length300;j++) { ... } } # 大表驅(qū)動小表 select ...where 大表.x300=小表.x10 ; for(int i=0;i<大表.length300;i++) { for(int j=0;j<小表.length10;j++) { ... } }

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分析：以上2個FOR循環(huán)，最終都會循環(huán)3000次；但是對于雙層循環(huán)來說：一般建議，將數(shù)據(jù)小的循環(huán)，放外層。數(shù)據(jù)大的循環(huán)，放內(nèi)層。

不用管這是為什么，這是編程語言的一個原則，對于雙重循環(huán)，外層循環(huán)少，內(nèi)存循環(huán)大，程序的性能越高。

結(jié)論：當(dāng)編寫【…on t.cid=c.cid】時，將數(shù)據(jù)量小的表放左邊（假設(shè)此時t表數(shù)據(jù)量小，c表數(shù)據(jù)量大。）

我們已經(jīng)知道了，對于兩表連接，需要利用小表驅(qū)動大表。例如【…on t.cid=c.cid】，t如果是小表(10條)，c如果是大表(300條)，那么t每循環(huán)1次，就需要循環(huán)300次，即t表的t.cid字段屬于經(jīng)常使用的字段，因此需要給cid字段添加索引。

更深入的說明：一般情況下，左連接給左表加索引。右連接給右表加索引。其他表需不需要加索引，我們逐步嘗試。

# 給左表的字段加索引 create index cid_teacher2 on teacher2(cid); # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';

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結(jié)果如下：

當(dāng)然你可以下去接著優(yōu)化，給cname添加一個索引。

索引優(yōu)化是一個逐步的過程，需要一點點嘗試。

# 給cname的字段加索引 create index cname_course2 on course2(cname); # 查看執(zhí)行計劃 explain select t.cid,c.cname from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';

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結(jié)果如下：

最后補充一個：Using join buffer是extra中的一個選項，表示Mysql引擎使用了連接緩存，即MySQL底層動了你的SQL，你寫的太差了。

大于等于2張表，優(yōu)化原則一樣；

小表驅(qū)動大表 ；

索引建立在經(jīng)常查詢的字段上；

a.復(fù)合索引，不要跨列或無序使用(最佳左前綴)；

b.復(fù)合索引，盡量使用全索引匹配，也就是說，你建立幾個索引，就使用幾個索引；

explain select * from book where authorid = 1 and typeid = 2; explain select * from book where authorid*2 = 1 and typeid = 2 ;

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結(jié)果如下：

# 針對不是復(fù)合索引的情況 explain select * from book where authorid != 1 and typeid =2 ; explain select * from book where authorid != 1 and typeid !=2 ;

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結(jié)果如下：

再觀看下面這個案例：

# 刪除單獨的索引 drop index authorid_index on book; drop index typeid_index on book; # 創(chuàng)建一個復(fù)合索引 alter table book add index idx_book_at (authorid,typeid); # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from book where authorid > 1 and typeid = 2 ; explain select * from book where authorid = 1 and typeid > 2 ;

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結(jié)果如下：

結(jié)論：復(fù)合索引中如果有【>】，則自身和右側(cè)索引全部失效。

在看看復(fù)合索引中有【<】的情況：

我們學(xué)習(xí)索引優(yōu)化 ，是一個大部分情況適用的結(jié)論，但由于SQL優(yōu)化器等原因 該結(jié)論不是100%正確。一般而言， 范圍查詢（> < in）之后的索引失效。

# 刪除復(fù)合索引 drop index authorid_typeid_bid on book; # 為authorid和typeid，分別創(chuàng)建索引 create index authorid_index on book(authorid); create index typeid_index on book(typeid); # 查看執(zhí)行計劃 explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;

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結(jié)果如下：

結(jié)果分析：我們創(chuàng)建了兩個索引，但是實際上只使用了一個索引。因為對于兩個單獨的索引，程序覺得只用一個索引就夠了，不需要使用兩個。

當(dāng)我們創(chuàng)建一個復(fù)合索引，再次執(zhí)行上面的SQL：

# 查看執(zhí)行計劃 explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;

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結(jié)果如下：

explain select * from teacher where tname like "%x%" ; explain select * from teacher where tname like 'x%'; explain select tname from teacher where tname like '%x%';

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結(jié)果如下：

結(jié)論如下：like盡量不要使用類似"%x%"情況，但是可以使用"x%"情況。如果非使用 "%x%"情況，需要使用索引覆蓋。

explain select * from teacher where tname = 'abc' ; explain select * from teacher where tname = 123 ;

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結(jié)果如下：

explain select * from teacher where tname ='' and tcid >1 ; explain select * from teacher where tname ='' or tcid >1 ;

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結(jié)果如下：

注意：or很猛，會讓自身索引和左右兩側(cè)的索引都失效。

如果主查詢的數(shù)據(jù)集大，則使用i關(guān)鍵字，效率高。

如果子查詢的數(shù)據(jù)集大，則使用exist關(guān)鍵字,效率高。

select ..from table where exist (子查詢) ; select ..from table where 字段 in (子查詢) ;

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IO就是訪問硬盤文件的次數(shù)。

using filesort 有兩種算法：雙路排序、單路排序（根據(jù)IO的次數(shù)）

MySQL4.1之前默認使用雙路排序；雙路：掃描2次磁盤(1：從磁盤讀取排序字段

,對排序字段進行排序(在buffer中進行的排序)2：掃描其他字段)

MySQL4.1之后默認使用單路排序：只讀取一次（全部字段），在buffer中進行排序。但種單路排序會有一定的隱患(不一定真的是“單路/1次IO”，有可能多次IO)。原因：如果數(shù)據(jù)量特別大，則無法將所有字段的數(shù)據(jù)一次性讀取完畢，因此會進行“分片讀取、多次讀取”。

注意：單路排序 比雙路排序 會占用更多的buffer。

單路排序在使用時，如果數(shù)據(jù)大，可以考慮調(diào)大buffer的容量大?。?/p>

# 不一定真的是“單路/1次IO”，有可能多次IO set max_length_for_sort_data = 1024

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如果max_length_for_sort_data值太低，則mysql會自動從 單路->雙路(太低：需要排序的列的總大小超過了max_length_for_sort_data定義的字節(jié)數(shù))

a.選擇使用單路、雙路 ；調(diào)整buffer的容量大??；

b.避免使用select * …（select后面寫所有字段，也比寫*效率高）

c.復(fù)合索引，不要跨列使用 ，避免using filesort

d.保證全部的排序字段，排序的一致性（都是升序或降序）

MySQL SQL 數(shù)據(jù)挖掘

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