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示例数据
CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());
-- 表中添加10w条数据
DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_emp;
delimiter;
CREATE PROCEDURE insert_emp () BEGIN
DECLARE
i INT;
SET i = 1;
WHILE ( i <= 100000 ) DO
INSERT INTO employees ( NAME, age, position ) VALUES ( CONCAT( 'zhuge', i ), i, 'dev' );
SET i = i + 1;
END WHILE;
END;
delimiter;
CALL insert_emp ();
常规示例
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' AND age = 22 AND position = 'manager';
当只使用到索引第一个字段时, key长度是74, 使用到前两个字段时, key长度是78, 三个字段全是用到时, key商都是140
非常规示例
- 联合索引第一个字段用范围不会走索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position = 'manager';
常规来说, 我们觉得这种情况应该会走联合索引的第一个字段
联合索引第一个字段就用范围查找不会走索引，mysql内部可能觉得第一个字段就用范围，结果集应该很大，回表效率不高，还不如就全表扫描
- 强制走索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position = 'manager';
虽然使用了强制走索引让联合索引第一个字段范围查找也走索引，扫描的行rows看上去也少了点，但是最终查找效率不一定比全表扫描高，因为回表效率不高
- 覆盖索引优化
explain SELECT id,name,age,position FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
4. in和or在表数据量比较大的情况会走索引，在表记录不多的情况下会选择全表扫描
employees表里有100003条记录, employees_copy表里只有3条记录
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei','HanMeimei','Lucy') AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE (name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei') AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE name in ('LiLei','HanMeimei','Lucy') AND age = 22 AND position ='manager';
上面是5.7的结果, 下面是8.0的结果
EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE (name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei') AND age = 22 AND position ='manager';
上面是5.7的结果, 下面是8.0的结果
5. like KK% 一般情况都会走索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position = 'manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position = 'manager';
索引下推（Index Condition Pushdown，ICP）
什么是索引下推？
对于辅助的联合索引(name,age,position)，正常情况按照最左前缀原则，SELECT * FROM employees WHERE name like ‘LiLei%’ AND age = 22 AND position =‘manager’ 这种情况只会走name字段索引，因为根据name字段过滤完，得到的索引行里的age和position是无序的，无法很好的利用索引。
在MySQL5.6之前的版本，这个查询只能在联合索引里匹配到名字是 ‘LiLei’ 开头的索引，然后拿这些索引对应的主键逐个回表，到主键索引上找出相应的记录，再比对age和position这两个字段的值是否符合。
MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的所有字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录之后再回表，可以有效的减少回表次数。使用了索引下推优化后，上面那个查询在联合索引里匹配到名字是 ‘LiLei’ 开头的索引之后，同时还会在索引里过滤age和position这两个字段，拿着过滤完剩下的索引对应的主键id再回表查整行数据。
索引下推会减少回表次数，对于innodb引擎的表索引下推只能用于二级索引，innodb的主键索引（聚簇索引）树叶子节点上保存的是全行数据，所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。
为什么范围查找Mysql没有用索引下推优化？
估计应该是Mysql认为范围查找过滤的结果集过大，like KK% 在绝大多数情况来看，过滤后的结果集比较小，所以这里Mysql选择给 like KK% 用了索引下推优化，当然这也不是绝对的，有时like KK% 也不一定就会走索引下推。
MySQL针对要执行的SQL计算全表扫描/走某索引的成本cost
EXPLAIN select * from employees where name > 'a';
EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a';
EXPLAIN select * from employees where name > 'zzz';
对于上面这两种 name>‘a’ 和 name>‘zzz’ 的执行结果，mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引，mysql最终如何选择索引，我们可以用trace工具来一查究竟，开启trace工具会影响mysql性能，所以只能临时分析sql使用，用完之后立即关闭
set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; --开启trace
set session optimizer_trace="enabled=off"; --关闭trace
-- 下面两条同时查询
select * from employees where name > 'a';
SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
{
"steps": [
{
"join_preparation": { --第一阶段：SQL准备阶段，格式化sql
"select#": 1,
"steps": [
{
"expanded_query": "/* select#1 */ select `employees`.`id` AS `id`,`employees`.`name` AS `name`,`employees`.`age` AS `age`,`employees`.`position` AS `position`,`employees`.`hire_time` AS `hire_time` from `employees` where (`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* steps */
} /* join_preparation */
},
{
"join_optimization": { --第二阶段：SQL优化阶段
"select#": 1,
"steps": [
{
"condition_processing": { --条件处理
"condition": "WHERE",
"original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')",
"steps": [
{
"transformation": "equality_propagation",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
},
{
"transformation": "constant_propagation",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
},
{
"transformation": "trivial_condition_removal",
"resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* steps */
} /* condition_processing */
},
{
"substitute_generated_columns": {
} /* substitute_generated_columns */
},
{
"table_dependencies": [ --表依赖详情
{
"table": "`employees`",
"row_may_be_null": false,
"map_bit": 0,
"depends_on_map_bits": [
] /* depends_on_map_bits */
}
] /* table_dependencies */
},
{
"ref_optimizer_key_uses": [
] /* ref_optimizer_key_uses */
},
{
"rows_estimation": [ --预估表的访问成本
{
"table": "`employees`",
"range_analysis": {
"table_scan": { --全表扫描情况
"rows": 99984, --扫描行数
"cost": 10072.8 --查询成本
} /* table_scan */,
"potential_range_indexes": [ --查询可能使用的索引
{
"index": "PRIMARY", --主键索引
"usable": false,
"cause": "not_applicable"
},
{
"index": "idx_name_age_position", --辅助索引
"usable": true,
"key_parts": [
"name",
"age",
"position",
"id"
] /* key_parts */
}
] /* potential_range_indexes */,
"setup_range_conditions": [
] /* setup_range_conditions */,
"group_index_range": {
"chosen": false,
"cause": "not_group_by_or_distinct"
} /* group_index_range */,
"skip_scan_range": {
"potential_skip_scan_indexes": [
{
"index": "idx_name_age_position",
"usable": false,
"cause": "query_references_nonkey_column"
}
] /* potential_skip_scan_indexes */
} /* skip_scan_range */,
"analyzing_range_alternatives": { --分析各个索引使用成本
"range_scan_alternatives": [
{
"index": "idx_name_age_position",
"ranges": [
"a < name" --索引使用范围
] /* ranges */,
"index_dives_for_eq_ranges": true,
"rowid_ordered": false, --使用该索引获取的记录是否按照主键排序
"using_mrr": false,
"index_only": false, --是否使用覆盖索引
"rows": 49992, --索引扫描行数
"cost": 17497.5, --索引使用成本
"chosen": false, --是否选择该索引
"cause": "cost"
}
] /* range_scan_alternatives */,
"analyzing_roworder_intersect": {
"usable": false,
"cause": "too_few_roworder_scans"
} /* analyzing_roworder_intersect */
} /* analyzing_range_alternatives */
} /* range_analysis */
}
] /* rows_estimation */
},
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [
] /* plan_prefix */,
"table": "`employees`",
"best_access_path": { --最优访问路径
"considered_access_paths": [ --最终选择的访问路径
{
"rows_to_scan": 99984,
"access_type": "scan", --访问类型：为scan，全表扫描
"resulting_rows": 99984,
"cost": 10070.7,
"chosen": true --确定选择
}
] /* considered_access_paths */
} /* best_access_path */,
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 99984,
"cost_for_plan": 10070.7,
"chosen": true
}
] /* considered_execution_plans */
},
{
"attaching_conditions_to_tables": {
"original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')",
"attached_conditions_computation": [
] /* attached_conditions_computation */,
"attached_conditions_summary": [
{
"table": "`employees`",
"attached": "(`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* attached_conditions_summary */
} /* attaching_conditions_to_tables */
},
{
"finalizing_table_conditions": [
{
"table": "`employees`",
"original_table_condition": "(`employees`.`name` > 'a')",
"final_table_condition ": "(`employees`.`name` > 'a')"
}
] /* finalizing_table_conditions */
},
{
"refine_plan": [
{
"table": "`employees`"
}
] /* refine_plan */
}
] /* steps */
} /* join_optimization */
},
{
"join_execution": { --第三阶段：SQL执行阶段
"select#": 1,
"steps": [
] /* steps */
} /* join_execution */
}
] /* steps */
}
针对该SQL, MySQL计算全表扫描和使用联合索引的行数和成本, 最终选择了走全表扫描
-- 走全表扫描, 虽然行数多点, 但是成本少
"rows": 99984, --扫描行数
"cost": 10072.8 --查询成本
-- 走联合索引, 虽然行数少, 但是可能因为需要回表等操作, 成本反而大了
"rows": 49992, --索引扫描行数
"cost": 17497.5, --索引使用成本
验证另外两条SQL的cost也都相符
另外就是, 最优访问路径这里的成本和前面对应方式中预计的成本有时候相差很大, 甚至比其他方式的预计成本还大, 不知道为什么
常见SQL深入优化
Order by与Group by优化
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' AND position = 'dev' order by age;
查询使用到了联合索引的第一个字段name索引, 在name确定后, age是有序的, 所以排序使用了age索引, Extra字段里没有 Using filesort 也说明排序使用了索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by position;
查询使用了name索引, 跳过了age, 所以position是无序的, 所以排序使用文件排序没有使用索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by age,position;
查询用了name索引, 那么确定后, age和position是有序的, 所以排序用到了age,position索引, 但是这里不知道为什么不显示, 可能是因为8有什么变化, 下面5.7是有的
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by position,age;
顺序倒了
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' and age = 18 order by position,age;
因为name和age确定了, 所以position是有序的, 排序的第二个age相当于无用, 排序会走position索引, 但是8里没有显示, 下面是5.7的
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by age asc, position desc;
虽然age,position有序, 但是position要求降序和索引不一致, 所以文件排序了(并不会age走索引排序position走文件排序, 直接全部文件排序), Mysql8以上版本有降序索引可以支持该种查询方式, 但是我的8就是上面的图, 依然是文件排序
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei', 'HanMeiMei') order by age,position;
查询可以使用name索引, 但是查询后的结果集里, age和position是无序的, 所以走文件排序
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'a' order by name;
数据量太大以及回表等操作, 导致查询没有走索引, 所以排序也用不上索引, 只能文件排序
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name > 'a' order by name;
使用覆盖索引即可重新走索引, 排序也能用上索引了
优化总结
- MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。
- order by满足两种情况会使用Using index。
- order by语句使用索引最左前列。
- 使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。
- 尽量在索引列上完成排序，遵循索引建立（索引创建的顺序）时的最左前缀法则。
- 如果order by的条件不在索引列上，就会产生Using filesort。
- 能用覆盖索引尽量用覆盖索引
- group by与order by很类似，其实质是 先排序后分组，遵照索引创建顺序的最左前缀法则。对于group by的优化如果不需要排序的可以加上order by null 禁止排序。注意，where高于having，能写在where中的限定条件就不要去having限定了。
filesort文件排序
- 单路排序: 是一次性取出满足条件行的所有字段，然后在sort buffer中进行排序；用trace工具可以看到 filesort_summary 中的 sort_mode信息里显示< sort_key, additional_fields >或者< sort_key, packed_additional_fields >
- 双路排序（又叫回表排序）：是首先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行 ID，然后在 sort buffer 中进行排序，排序完后需要再次取回其它需要的字段；用trace工具可以看到sort_mode信息里显示< sort_key, rowid >
MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data(默认1024字节) 的大小和需要查询的字段总大小来判断使用哪种排序模式。
- 如果 字段的总长度小于max_length_for_sort_data ，那么使用 单路排序模式；
- 如果 字段的总长度大于max_length_for_sort_data ，那么使用 双路排序模·式。
select * from employees where name = 'lilei' order by position;
查询使用name索引, 排序使用文件排序
-
单路排序详细过程：
- 从索引name找到第一个满足 name = ‘lilei’ 条件的主键 id
- 根据主键 id 取出整行，取出所有字段的值，存入 sort_buffer 中
- 从索引name找到下一个满足 name = ‘lilei’ 条件的主键 id
- 重复步骤 2、3 直到不满足 name = ‘lilei’
- 对 sort_buffer 中的数据按照字段 position 进行排序
- 返回结果给客户端
-
双路排序详细过程：
- 从索引 name 找到第一个满足 name = ‘lilei’ 的主键id
- 根据主键 id 取出整行，把排序字段 position 和主键 id 这两个字段放到 sort_buffer 中
- 从索引 name 取下一个满足 name = ‘lilei’ 记录的主键 id
- 重复 2、3 直到不满足 name = ‘lilei’
- 对 sort_buffer 中的字段 position 和主键 id 按照字段 position 进行排序
- 遍历排序好的 id 和字段 position，按照 id 的值回到原表中取出 所有字段的值返回给客户端
我的理解是, 上面说的单路排序其实是 查询和排序 一起的过程, 查询是从name索引开始, 逐个找到每行数据的索引和id, 然后回表拿到对应的全列数据, 然后放到排序缓存中, 边查边放, 最后全查完了再排序一下. 双路排序是一样的, 只不过把回表操作放在了排序之后
索引设计原则
代码先行，索引后上
一般应该等到主体业务功能开发完毕，把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立索引。
联合索引尽量覆盖条件
比如可以设计一个或者两三个联合索引(尽量少建单值索引)，让每一个联合索引都尽量去包含sql语句里的where、order by、group by的字段，还要确保这些联合索引的字段顺序尽量满足sql查询的最左前缀原则。
需要注意索引建多了, 虽然查询会增速, 但是增删改会受影响, 如果读多写少, 那么可以多几个索引, 比如三四个, 如果读少写多, 那么索引就得少点了, 比如一两个, 要做一个判断
不要在小基数字段上建立索引
索引基数是指这个字段在表里总共有多少个不同的值，比如一张表总共100万行记录，其中有个性别字段，其值不是男就是女，那么该字段的基数就是2。
如果对这种小基数字段建立索引的话，还不如全表扫描了，因为你的索引树里就包含男和女两种值，根本没法进行快速的二分查找，那用索引就没有太大的意义了。
一般建立索引，尽量使用那些基数比较大的字段，就是值比较多的字段，那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。
长字符串我们可以采用前缀索引
尽量对字段类型较小的列设计索引，比如说什么tinyint之类的，因为字段类型较小的话，占用磁盘空间也会比较小，此时你在搜索的时候性能也会比较好一点。
当然，这个所谓的字段类型小一点的列，也不是绝对的，很多时候你就是要针对varchar(255)这种字段建立索引，哪怕多占用一些磁盘空间也是有必要的。
对于这种varchar(255)的大字段可能会比较占用磁盘空间，可以稍微优化下，比如针对这个字段的前20个字符建立索引，就是说，对这个字段里的每个值的前20个字符放在索引树里，类似于 KEY index(name(20),age,position)。
此时你在where条件里搜索的时候，如果是根据name字段来搜索，那么此时就会先到索引树里根据name字段的前20个字符去搜索，定位到之后前20个字符的前缀匹配的部分数据之后，再回到聚簇索引提取出来完整的name字段值进行比对。
但是假如你要是order by name，那么此时你的name因为在索引树里仅仅包含了前20个字符，所以这个排序是没法用上索引的， group by也是同理。所以这里大家要对前缀索引有一个了解。
where与order by冲突时优先where
在where和order by出现索引设计冲突时，到底是针对where去设计索引，还是针对order by设计索引？到底是让where去用上索引，还是让order by用上索引?
一般这种时候往往都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据，接着再进行排序。
因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出你要的少部分数据，然后做排序的成本可能会小很多。
基于慢sql查询做优化
可以根据监控后台的一些慢sql，针对这些慢sql查询做特定的索引优化。
索引设计场景实战
以社交场景APP来举例，我们一般会去搜索一些好友，这里面就涉及到对用户信息的筛选，这里肯定就是对用户user表搜索了，这个表一般来说数据量会比较大，我们先不考虑分库分表的情况，比如，我们一般会筛选地区(省市)，性别，年龄，身高，爱好之类的，有的APP可能用户还有评分，比如用户的受欢迎程度评分，我们可能还会根据评分来排序等等。
对于后台程序来说除了过滤用户的各种条件，还需要分页之类的处理，可能会生成类似sql语句执行：
select xx from user where xx=xx and xx=xx order by xx limit xx,xx
对于这种情况如何合理设计索引了，比如用户可能经常会根据省市优先筛选同城的用户，还有根据性别去筛选，那我们是否应该设计一个联合索引 (province,city,sex) 了？这些字段好像基数都不大，其实是应该的，因为这些字段查询太频繁了。
假设又有用户根据年龄范围去筛选了，比如 where province=xx and city=xx and age>=xx and age<=xx，我们尝试着把age字段加入联合索引 (province,city,sex,age)，注意，一般这种范围查找的条件都要放在最后，之前讲过联合索引范围之后条件的是不能用索引的，但是对于当前这种情况依然用不到age这个索引字段，因为用户没有筛选sex字段，那怎么优化了？其实我们可以这么来优化下sql的写法：where province=xx and city=xx and sex in (‘female’,‘male’) and age>=xx and age<=xx
对于爱好之类的字段也可以类似sex字段处理，所以可以把爱好字段也加入索引 (province,city,sex,hobby,age)
假设可能还有一个筛选条件，比如要筛选最近一周登录过的用户，一般大家肯定希望跟活跃用户交友了，这样能尽快收到反馈，对应后台sql可能是这样：
where province=xx and city=xx and sex in (‘female’,‘male’) and age>=xx and age<=xx and latest_login_time>= xx
那我们是否能把 latest_login_time 字段也加入索引了？比如 (province,city,sex,hobby,age,latest_login_time) ，显然是不行的，那怎么来优化这种情况了？其实我们可以试着再设计一个字段is_login_in_latest_7_days，用户如果一周内有登录值就为1，否则为0，那么我们就可以把索引设计成 (province,city,sex,hobby,is_login_in_latest_7_days,age) 来满足上面那种场景了！
一般来说，通过这么一个多字段的索引是能够过滤掉绝大部分数据的，就保留小部分数据下来基于磁盘文件进行order by语句的排序，最后基于limit进行分页，那么一般性能还是比较高的。
不过有时可能用户会这么来查询，就查下受欢迎度较高的女性，比如sql：where sex = ‘female’ order by score limit xx,xx，那么上面那个索引是很难用上的，不能把太多的字段以及太多的值都用 in 语句拼接到sql里的，那怎么办了？其实我们可以再设计一个辅助的联合索引，比如 (sex,score)，这样就能满足查询要求了。
以上就是给大家讲的一些索引设计的思路了，核心思想就是，尽量利用一两个复杂的多字段联合索引，抗下你80%以上的查询，然后用一两个辅助索引尽量抗下剩余的一些非典型查询，保证这种大数据量表的查询尽可能多的都能充分利用索引，这样就能保证你的查询速度和性能了！
分页查询优化
select * from employees limit 10000,10;
表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010 条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。
根据自增且连续的主键排序的分页查询
select * from employees limit 90000,5;
select * from employees where id > 90000 limit 5;
查询的结果是一致的。显然改写后的 SQL 走了索引，而且扫描的行数大大减少，执行效率更高。 但是，这条改写的SQL 在很多场景并不实用，因为表中可能某些记录被删后，主键空缺，导致结果不一致
这种该写得满足两个条件
- 主键自增且连续
- 结果是按照主键排序
根据非主键字段排序的分页查询
select * from employees order by name limit 90000,5;
通过EXPLAIN发现并没有使用 name 字段的索引(扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引)
select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;
原 SQL 使用的是 filesort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。
Join关联查询优化
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
create table t2 like t1;
-- t1, 10000条, id=a=b, 1-10000
-- t2, 100条, id=a=b, 1-100
DROP PROCEDURE IF EXISTS batch;
delimiter;
CREATE PROCEDURE batch() BEGIN
DECLARE
i INT;
SET i = 1;
WHILE ( i <= 10000 ) DO
insert into t1(a,b) values(i,i);
SET i = i + 1;
END WHILE;
END;
delimiter;
CALL batch();
DROP PROCEDURE IF EXISTS batch;
delimiter;
CREATE PROCEDURE batch() BEGIN
DECLARE
i INT;
SET i = 1;
WHILE ( i <= 100 ) DO
insert into t2(a,b) values(i,i);
SET i = i + 1;
END WHILE;
END;
delimiter;
CALL batch();
mysql的表关联常见有两种算法
- Nested-Loop Join 算法
- Block Nested-Loop Join 算法
嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法
一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。
EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;
从执行计划中可以看到这些信息
- 驱动表是 t2，被驱动表是 t1。先执行的就是驱动表(执行计划结果的id如果一样则按从上到下顺序执行sql)；优化器一般会优先选择小表做驱动表，用where条件过滤完驱动表，然后再跟被驱动表做关联查询。所以使用 inner join 时，排在前面的表并不一定就是驱动表。
- 当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表，当使用right join时，右表是驱动表，左表是被驱动表，当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表。
- 使用了 NLJ算法。一般 join 语句中，如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ。
该SQL的大致执行流程如下
- 从表 t2 中读取一行数据（如果t2表有查询过滤条件的，用先用条件过滤完，再从过滤结果里取出一行数据）；
- 从第 1 步的数据中，取出关联字段 a，到表 t1 中查找；
- 取出表 t1 中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端；
??? 不是应该加入结果集, 最后再返回给客户端吗? - 重复上面 3 步。
整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行)，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行。
如果被驱动表的关联字段没索引，使用NLJ算法性能会比较低(下面有详细解释)，mysql会选择Block Nested-Loop Join算法。
基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法
把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比。
EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b;
Extra 中 的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。
该SQL的大致执行流程如下
- 把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中
- 把表 t1 中每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比
- 返回满足 join 条件的数据
整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次。
这个例子里表 t2 才 100 行，要是表 t2 是一个大表，join_buffer 放不下怎么办呢？·
join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的，默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据话，策略很简单，就是分段放。
比如 t2 表有1000行记录， join_buffer 一次只能放800行数据，那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录，然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果，然后清空 join_buffer ，再放入 t2 表剩余200行记录，再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。
被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢？
如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，这个是磁盘扫描。
很显然，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。
因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高
对于关联sql的优化
- 关联字段加索引，让mysql做join操作时尽量选择NLJ算法，驱动表因为需要全部查询出来，所以过滤的条件也尽量要走索引，避免全表扫描，总之，能走索引的过滤条件尽量都走索引
- 小表驱动大表，写多表连接sql时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式，省去mysql优化器自己判断的时间
对于小表定义的明确
在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与 join 的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。
in和exsits优化
原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集
in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists
select * from A where id in (select id from B)
#等价于：
for(select id from B){
select * from A where A.id = B.id
}
exists：当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in
将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留
select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
#等价于:
for(select * from A){
select * from B where B.id = A.id
}
#A表与B表的ID字段应建立索引
1、EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查询中的SELECT * 也可以用SELECT 1替换,官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单,因此没有区别
2、EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比
3、EXISTS子查询往往也可以用JOIN来代替，何种最优需要具体问题具体分析
count 查询优化
-- 临时关闭mysql查询缓存，为了查看sql多次执行的真实时间
set global query_cache_size=0;
set global query_cache_type=0;
EXPLAIN select count(1) from employees;
EXPLAIN select count(id) from employees;
EXPLAIN select count(name) from employees;
EXPLAIN select count(*) from employees;
注意: count(字段) 不会统计 null 值行
四个sql的执行计划一样，说明这四个sql执行效率应该差不多
- 字段有索引：count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) //字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)
- 字段无索引：count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) //字段没有索引count(字段)统计走不了索引，count(主键 id)还可以走主键索引，所以count(主键 id)>count(字段)
- count(1)跟count(字段)执行过程类似，不过count(1)不需要取出字段统计，就用常量1做统计，count(字段)还需要取出字段，所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。
- count() 是例外，mysql并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，按行累加，效率很高，所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count()。
为什么对于count(id)，mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少，检索性能应该更高，mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。
常见优化方法
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查询mysql自己维护的总行数
对于myisam存储引擎的表做不带where条件的count查询性能是很高的，因为myisam存储引擎的表的总行数会被mysql存储在磁盘上，查询不需要计算
对于innodb存储引擎的表mysql不会存储表的总记录行数(因为有MVCC机制，后面会讲)，查询count需要实时计算
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show table status
如果只需要知道表总行数的估计值可以用如下sql查询，性能很高
show table status like 'employees'; -
将总数维护到Redis里
插入或删除表数据行的时候同时维护redis里的表总行数key的计数值(用incr或decr命令)，但是这种方式可能不准，很难保证表操作和redis操作的事务一致性
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增加数据库计数表
插入或删除表数据行的时候同时维护计数表，让他们在同一个事务里操作