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一、索引优化
1、索引是什么：
通过一些约束，快速查询到相应字段的一种数据结构
索引在sql优化中占有非常重要的地位，因为索引与查询挂钩，查询是我们最常做的一个操作。
2、索引的数据结构：
Hash索引：查询快，但是不支持范围查询，只能精确定位某个数据。
B+树索引：查询较快，支持范围查询，这也是InnoDB存储引擎中默认的索引结构
B+树结构：
多路平衡树，每个节点存放key和指针，指针数量等于key数量+1
插播小知识：
B+树与B树，有什么区别，为什么不用二叉树？？？
B+树没个非叶子结点只存放指针，可以最大限度的降低树的高度，提高查询效率。
所有数据存放在叶子节点，查询稳定，而二叉树层次会更深，也会有退化为链表的风险
3、索引种类：
聚簇索引：叶子节点中主键下面挂的是每一行的数据
二级索引：叶子节点中索引值下面挂的是主键id
4、sql分析（回表查询）
现有user表，id为主键，name有唯一约束和唯一索引结构，分析下面sql语句。
-- select * from user where id = 1;
-- select * from user where name = 'zhang';
分析：
①where 后面是id，从主键索引里面查找，找到了id为1的，再看前面select 后面是 * 主键下面包含了这些字段信息，直接返回。
②where 后面是name，并且有唯一索引结构，从该索引查找，找到了姓名为zhang的，同样select * 也是查询所有字段，但是此时name下面只有主键id的值，他要根据id再次查询主键索引，性能低
二、定位慢查询语句
1、慢查询日志
- mysql带有慢查询日志，该日志会记录超过指定时间的sql语句，
注意：
慢查询日志默认为不开启，开启之后默认指定时间为10s。
可通过修改配置文件来设置这两参数。
- 修改mysql的配置文件
缺点：
有些sql在规定的时间之内，但是查询花了9.9秒，并且性能很低，慢查询日志无法记录这样的sql我们也就无法优化.
2、profile详情
- show profiles 查看sql语句的执行时间
- show profile for query query_id; 查看指定语句的执行时间
3、explain执行计划（重点）
- explain执行计划：他记录了sql查询的一些详细信息
例如：查询部门和员工信息，
控制台返回这么一张表，我们重点关注这5个字段。
type：
- 表示访问表的方式，是性能分析中重要的一个指标。常见的取值有：
ALL：全表扫描。index：通过索引扫描。range：通过索引范围扫描。ref：非唯一性索引扫描。eq_ref：唯一性索引扫描。const：单表中最多有一个匹配行的情况。
反应查询效率 从高到底分别是NULL->system->const->eq_ref->ref->range->index->all
all性能最差，也就是它是全表扫描，没有使用索引，NULL 只有像select 'A' 这样的没有查表才会这样，所以开发中我们尽量优化到system 或者const或者ref级别。
possible_keys:
- 可能使用的索引，但不一定用到
key:
- 使用的索引
key_len:
- 使用索引的长度（字节为单位）
Extra:
- 包含有关查询的额外信息，可能包括：
Using index：表示查询使用了覆盖索引。Using where：表示 MySQL 会在存储引擎层使用 WHERE 条件过滤行。Using temporary：表示查询需要创建临时表。Using filesort：表示 MySQL 会对结果使用文件排序。
4、查看执行频次
