前言
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL进阶-索引
在进行SQL优化前，我们必须先了解SQL查询的性能分析，为什么这条SQL慢，慢在哪里？这样我们才能更好的进行SQL优化。
性能分析
查看执行频次
查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例：show global status like 'Com_______'
慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。
MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息： # 开启慢查询日志开关 slow_query_log=1
# 设置慢查询日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志 long_query_time=2 更改后记得重启MySQL服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log
查看慢查询日志开关状态：
show variables like 'slow_query_log';
profile
show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里，通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：
SELECT @@have_profiling;
profiling 默认关闭，可以通过set语句在session/global级别开启 profiling：
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时：
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时：
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
explain
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。 语法： # 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;
EXPLAIN 各字段含义：
- id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大越先执行）
- select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
- type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
- possible_key：可能应用在这张表上的索引，一个或多个
- Key：实际使用的索引，如果为 NULL，则没有使用索引
- Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
- rows：MySQL认为必须要执行的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
- filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好
SQL 优化
插入数据
普通插入：
- 采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）
- 手动提交事务
- 主键顺序插入
大批量插入： 如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令插入。
# 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile（这一行在bash/cmd界面输入） mysql --local-infile -u root -p # 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关 set global local_infile = 1; select @@local_infile; # 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
主键优化
数据组织方式：在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（Index organized table, IOT）
页分裂：页可以为空，也可以填充一般，也可以填充100%，每个页包含了2-N行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。
页合并：当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定
主键设计原则：
- 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度
- 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
- 尽量不要使用 UUID 做主键或者是其他的自然主键，如身份证号
- 业务操作时，避免对主键的修改
order by优化
Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区 sort buffer 中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高
如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：
此时使用如下sql会全部走索引
select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;
总结
- 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则
- 尽量使用覆盖索引
- 多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）
- 如果不可避免出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小 sort_buffer_size（默认256k）
group by优化
- 在分组操作时，可以通过索引来提高效率
- 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的
如索引为idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select ... where profession order by age，这样也符合最左前缀法则
limit优化
常见的问题如limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前2000000条记录，但仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。 优化方案：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，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化
例如：
-- 此语句耗时很长 select * from tb_sku limit 9000000, 10; -- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询 select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10; -- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit -- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10); -- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度 select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
count优化
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高（前提是不适用where）； InnoDB 在执行 count(*) 时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。 优化方案：自己计数，如创建key-value表存储在内存或硬盘，或者是用redis
count的几种用法：
- 如果count函数的参数（count里面写的那个字段）不是NULL（字段值不为NULL），累计值就加一，最后返回累计值
- 用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
- count(主键)跟count(*)一样，因为主键不能为空；
- count(字段)只计算字段值不为NULL的行；count(1)引擎会为每行添加一个1，然后就count这个1，返回结果也跟count(*)一样；count(null)返回0
各种用法的性能：
- count(主键)：InnoDB引擎会遍历整张表，把每行的主键id值都取出来，返回给服务层，服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为空）
- count(字段)：没有not null约束的话，InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加；有not null约束的话，InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加
- count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一层，放一个数字 1 进去，直接按行进行累加
- count(*)：InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加
按效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*)，所以尽量使用 count(*)
update优化（避免行锁升级为表锁）
前面讲的都是基于查询的，基于update最常见的问题就是锁升级，也是update最重要的点。
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。
如以下两条语句： update student set no = '123' where id = 1;，这句由于id有主键索引，所
以只会锁这一行；
update student set no = '123' where name = 'test';这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给name字段添加索引。
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