Mysql 进阶学习Ⅰ
之前学习的数据库知识，主要是对表的增删改查（CRUD），并没有考虑对数据库做出优化，这章内容就是学习怎么优化数据库。
- 为什么要优化数据库？
当数据库中的数据大于50W的时候，我们在操作数据时，有没有做过优化就会产生比较大的影响，特别是千万级，亿级数据库，优化就显的尤为重要。 - 知识回顾
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人写sql语句顺序
select * from
join on
where
group by
having
order by
limit -
机器执行sql语句顺序
from
join on
where
group by
having
select
order by
limit -
sql解析图示
索引优化
什么是索引？
Mysql官方定义：索引（Index）是帮助Mysql高效获取数据的数据结构。
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一般来说索引本身很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上，我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B树结构组织的索引。在磁盘上表现为后缀.MYI（mysql index的缩写）的文件。
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一般建立索引的列不超过6-7个，太多会影响整个Mysql引擎性能。
一. Mysql索引结构
- BTREE:B树（Balance Tree多路平衡查找树）
- 其他不常用的：
- Hash索引
- full-text全文索引
- R-Tree索引
二. 索引的分类
- 单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。
- 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
- 复合索引：一个索引包含多个列。
- 使用工具可以很方便的建立索引，如Navicat。
三. 关键字EXPLAIN
使用EXPLAIN关键字可以模拟执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
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1、EXPLAIN作用：
- 查看表的读取顺序查看
- 查看数据读取操作的操作类型
- 查看哪些索引可以使用
- 查看哪些索引被实际使用
- 表之间的引用
- 每张表有多行被优化器查询
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使用方法：
- Explain+SQL语句
- 执行计划包含的信息如下图：
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2、EXPLAIN性能指标参数详解
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id：说明每张表的执行顺序，id越大执行越早，id越小执行越晚，id一样按照顺序从上往下执行。
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select_type:查询类型，主要用于区别普通查询 ，联合查询，子查询等复杂查询。
- 查询类型分为：
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SIMPLE，简单查询，查询中不包含子查询或者UNION
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PRIMARY，主键查询
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SUBQUERY，子查询
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DERIVED，衍生表，在from列表中包含的子查询被标记为DERIVED，Mysql会递归执行这些子查询，把结果放到临时表里。
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UNION，联合查询
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UNION RESULT，
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table：查询的是哪张表
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type（重点）：查询时使用的类型(使用的索引类型)，性能从快到慢依次为，system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL。一般来说，查询至少保证range级别，最好能到ref。
- 索引级别类型分为：
- system，系统常量，只有一条记录
- const，常量，例如：查询条件是一个具体的值。where age = 20（该字段必须已经建立索引）
- eq_ref（特殊关联索引），唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。例如：select * from m ，e where m.num = e.pid，m表中只有一条数据，e表中的pid是索引键
- ref（关联索引），非唯一性索引扫描，多表查询时尽量关联到索引，基本都能达到这个级别
- range（范围索引），例如：select * from m where m.id < 10
- index（Full Index Scan），用到了索引，只遍历索引树
- ALL（Full Table Scan），全表查询，没有用到索引
- 复合索引中字段的位置会影响索引的类型 ，复合索引在建立时和使用时，，尽量考虑在用户应用查询时，常用的排序方向和字段组合顺序。
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possible_keys：可能用到的索引
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key：实际使用的索引
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key_len：索引字段的最大可能长度。建库时varchar长度不要太长，影响效率。常见字段类型的key_len：
int：4
varchar：长度 * 3+2（var自身可变长度）+1（运行null值）
char：长度 * 3+1（运行null值） -
ref：关联的索引字段是哪个
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rows：根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录需要读取的行数
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Extra：额外信息
- Using filesort，避免出现的信息，说明排序没有充分利用索引
- Using temporary，避免出现的信息，说明分组没有充分利用索引
- Using index，使用索引
- Using where，
- using join buffer，
- impossible where，
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3、索引失效
- 所有索引字段全部匹配速度最快。
- 如果索引有多列，查询从索引最左前列开始并且不跳过索引中间列。
- 不在索引列上做任何操作（计算、函数、类型转换），会导致索引失效转而全表扫描。
- 索引中范围（>、<等）条件右边的列全失效。
- 尽量使用覆盖索引（只访问索引列的查询），减少select*。
- 使用不等于（!=或<>）时，会导致索引失效。
- null/not null 对索引有影响。
- like以通配符（%）开头，会导致索引失效。
- 字符串不加单引号，会导致索引失效。
- 尽量不要用or， 会导致索引失效。
