1. 使用EXPLAIN

使用EXPLAIN關鍵字可以幫助我們分析select語句,讓我們知道查詢效率低下的原因,從而改進我們查詢,讓查詢優化器能夠更好的工作。

基本思路

一定要注意看執行計劃裏的 possible_keys、key和rows這三個值
讓影響行數儘量少
保證使用到正確的索引
減少不必要的Using temporary/Using filesort；

字段解釋

[圖片上傳失敗...(image-9bbeb8-1511505009818)]

列名	說明
id	執行編號，標識select所屬的行。如果在語句中沒子查詢或關聯查詢，只有唯一的select，每行都將顯示1。否則，內層的select語句一般會順序編號，對應於其在原始語句中的位置
select_type	顯示本行是簡單或複雜select。如果查詢有任何複雜的子查詢，則最外層標記爲PRIMARY（DERIVED、UNION、UNION RESUlT）
table	訪問引用哪個表（引用某個查詢，如“derived3”）
type	數據訪問/讀取操作類型（ALL、index、range、ref、eq_ref、const/system、NULL）javascript:void(null)
possible_keys	揭示哪一些索引可能有利於高效的查找
key	顯示mysql決定採用哪個索引來優化查詢
key_len	顯示mysql在索引裏使用的字節數
ref	顯示了之前的表在key列記錄的索引中查找值所用的列或常量
rows	爲了找到所需的行而需要讀取的行數，估算值，不精確。通過把所有rows列值相乘，可粗略估算整個查詢會檢查的行數
Extra	額外信息，如using index、filesort等

select_type列：

select_type	說明
SUBQUERY	在select列表中的子查詢，如SELECT *,(SELECT id FROM product_info) AS id FROM product_info
DERIVED	在from子語句中子查詢，如SELECT * FROM product_info p1 ,(SELECT * FROM product_info) p2.Mysql會遞歸執行，並把結果放到臨時表中
UNION	在UNION中第二個和隨後的SELECT被標記爲UNION
UNION RESULT	用來從UNION的匿名臨時表檢索結果的SELECT被標記爲UNION RESULT
DEPENDENT SUBQUERY	子查詢中的第一個SELECT，取決於外面的查詢。(需要優化)

type列（依次從最差到最優）：

type	說明
All	最壞的情況,從頭到尾全表掃描
index	和全表掃描一樣。只是掃描表的時候按照索引次序進行而不是行。主要優點就是避免了排序, 但是開銷仍然非常大。如在Extra列看到Using index，說明正在使用覆蓋索引，只掃描索引的數據，它比按索引次序全表掃描的開銷要小很多
range	範圍掃描，一個有限制的索引掃描。key 列顯示使用了哪個索引。當使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比較關鍵字列時,可以使用 range
ref	一種索引訪問，它返回所有匹配某個單個值的行。此類索引訪問只有當使用非唯一性索引或唯一性索引非唯一性前綴時纔會發生
eq_ref	最多隻返回一條符合條件的記錄。使用唯一性索引或主鍵查找時會發生（高效）
const/system	當主鍵放入where子句時，mysql把這個查詢轉爲一個常量（高效）
Null	意味說mysql能在優化階段分解查詢語句，在執行階段甚至用不到訪問表或索引（高效）

Extra列常見情況（需要優化）：

Extra	說明
Using temporary	表示 MySQL 在對查詢結果排序時使用臨時表。常見於排序 order by 和分組查詢 group by
Using filesort	表示 MySQL 會對結果使用一個外部索引排序,而不是從表裏按索引次序讀到相關內容。可能在內存或者磁盤上進行排序。MySQL 中無法利用索引完成的排序操作稱爲“文件排序”

2. 建索引

索引並不一定就是給主鍵或是唯一的字段。如果在你的表中，有某個字段你總要會經常用來做搜索，那麼，請爲其建立索引吧。

基本原則

不要在選擇性非常差的字段上建索引
查詢條件裏出現範圍查詢（如A>7，A in (2,3)）時，要警惕，不要建了組合索引卻完全用不上

優化策略A：字段選擇性

選擇性較低索引可能帶來的性能問題
- 索引選擇性=索引列唯一值/表記錄數；（可執行show index from ads命令看字段的Cardinality（散列程度））
- 選擇性越高索引檢索價值越高，消耗系統資源越少；選擇性越低索引檢索價值越低，消耗系統資源越多；
查詢條件含有多個字段時，不要在選擇性很低字段上創建索引
- 可通過創建組合索引來增強低字段選擇性和避免選擇性很低字段創建索引帶來副作用；
- 儘量減少possible_keys，正確索引會提高sql查詢速度，過多索引會增加優化器選擇索引的代價，不要濫用索引；

優化策略B：組合索引字段順序

由於 mysql 索引是基於 B-Tree 的，所以組合索引有“字段順序”概念。

所以，查詢條件中有 ac.city_id IN (0, 8005)，而組合索引是 (ads_id,city_id)，則該查詢無法使用到這個組合索引。

組合索引查詢的各種場景

茲有 Index (A,B,C) ——組合索引多字段是有序的，並且是個完整的BTree索引。
下面條件可以用上該組合索引查詢：

A>5
A=5 AND B>6
A=5 AND B=6 AND C=7
A=5 AND B IN (2,3) AND C>5

下面條件將不能用上組合索引查詢：

B>5 ——查詢條件不包含組合索引首列字段
B=6 AND C=7 ——查詢條件不包含組合索引首列字段

下面條件將能用上部分組合索引查詢：

A>5 AND B=2 ——當範圍查詢使用第一列，查詢條件僅僅能使用第一列
A=5 AND B>6 AND C=2 ——範圍查詢使用第二列，查詢條件僅僅能使用前二列

組合索引排序的各種場景

茲有組合索引 Index(A,B)。
下面條件可以用上組合索引排序：

ORDER BY A——首列排序
A=5 ORDER BY B——第一列過濾後第二列排序
ORDER BY A DESC, B DESC——注意，此時兩列以相同順序排序
A>5 ORDER BY A——數據檢索和排序都在第一列

下面條件不能用上組合索引排序：

ORDER BY B ——排序在索引的第二列
A>5 ORDER BY B ——範圍查詢在第一列，排序在第二列
A IN(1,2) ORDER BY B ——理由同上
ORDER BY A ASC, B DESC ——注意，此時兩列以不同順序排序

索引合併

順着組合索引怎麼建繼續往下延伸，請各位注意“索引合併”概念：

MySQL 5,0以下版本，SQL查詢時，一張表只能用一個索引（use at most only one index for each referenced table），
從 MySQL 5.0開始，引入了 index merge 概念，包括 Index Merge Union Access Algorithm（多個索引並集訪問），包括Index Merge Intersection Access Algorithm（多個索引交集訪問），可以在一個SQL查詢裏用到一張表裏的多個索引。
MySQL 在5.6.7之前，使用 index merge 有一個重要的前提條件：沒有 range 可以使用。

索引合併的簡單說明：

SELECT * FROM TB WHERE A=5 AND B=6
- 能分別使用索引(A) 和 (B) 或索引合併；
- 創建組合索引(A,B) 更好；
SELECT * FROM TB WHERE A=5 OR B=6
- 能分別使用索引(A) 和 (B) 或索引合併；
- 組合索引(A,B)不能用於此查詢，分別創建索引(A) 和 (B)會更好；

3. 表設計

3.1 儘可能的使用NOT NULL

除非你有一個很特別的原因去使用NULL值，你應該總是讓你的字段保持NOT NULL。
首先，問問你自己“Empty”和“NULL”有多大的區別（如果是INT，那就是0和NULL）？如果你覺得它們之間沒有什麼區別，那麼你就不要使用NULL。（在Oracle裏，NULL 和 Empty的字符串是一樣的！)
不要以爲 NULL 不需要空間，其需要額外的空間，並且，在你進行比較的時候，你的程序會更復雜。當然，這裏並不是說你就不能使用NULL了，現實情況是很複雜的，依然會有些情況下，你需要使用NULL值。

3.2 使用緊湊的數據類型

對於大多數的數據庫引擎來說，硬盤操作可能是最重大的瓶頸。所以，把你的數據變得緊湊會對這種情況非常有幫助，因爲這減少了對硬盤的訪問。
如果一個表只會有幾列（比如說字典表，配置表），那麼我們不需要使用INT來做主鍵，使用MEDIUMINT,SMALLINT或是更小的TINYINT會更經濟一些。
如果你不需要記錄時間，使用DATE要比DATETIME好得多。
ENUM類型是非常快和緊湊的。在實際上，其保存的是TINYINT，但其外表上顯示爲字符串。適用於選項列表，比如“性別”，“國家”，“民族”，“狀態”或“部門”，這些字段取值有限而且固定，則應該使用ENUM而不是VARCHAR。
把IP地址存成UNSIGNED INT：很多程序員都會創建一個VARCHAR(15) 字段來存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形來存放，只需要4個字節，並且你可以有定長的字段。而且，這會爲你帶來查詢上的優勢，尤其是當你需要使用這樣的WHERE條件：IP between ip1 and ip2。需要使用UNSIGNED INT，因爲IP地址會使用整個32位的無符號整形。
注意：需要留夠足夠的擴展空間，不然日後來幹這個事會很麻煩。

3.3 永遠爲每張表設置一個ID

我們應該爲數據庫裏的每張表都設置一個ID做爲其主鍵，而且最好的是一個INT型的（推薦使用UNSIGNED），並設置上自動增加的AUTO_INCREMENT標誌。
就算是你users表有一個主鍵叫“email”的字段，你也別讓它成爲主鍵。使用VARCHAR類型來當主鍵會使用得性能下降。另外，在你的程序中，你應該使用表的ID來構造你的數據結構。
而且，在MySQL數據引擎下，還有一些操作需要使用主鍵，在這些情況下，主鍵的性能和設置變得非常重要，比如，集羣，分區……
在這裏，只有一個情況是例外，那就是“關聯表”的“外鍵”，也就是說，這個表的主鍵，通過若干個別的表的主鍵構成。我們把這個情況叫做“外鍵”。比如：有一個“學生表”有學生的ID，有一個“課程表”有課程ID，那麼，“成績表”就是“關聯表”了，其關聯了學生表和課程表，在成績表中，學生ID和課程ID叫“外鍵”其共同組成主鍵。

3.4 選擇合適的存儲引擎

在MySQL中有兩個存儲引擎MyISAM和InnoDB，每個引擎都有利有弊。

MyISAM適合於一些需要大量查詢的應用，但其對於有大量寫操作並不是很好。甚至你只是需要update一個字段，整個表都會被鎖起來，而別的進程，就算是讀進程都無法操作直到讀操作完成。另外，MyISAM對於 SELECT COUNT(*) 這類的計算是超快無比的。
InnoDB是一個非常複雜的存儲引擎，對於一些小的應用，它會比 MyISAM還慢。支持“行鎖” ，於是在寫操作比較多的時候，會更優秀。並且，他還支持更多的高級應用，比如：事務。

4. 查詢語句

4.1 避免 SELECT *

從數據庫裏讀出越多的數據，那麼查詢就會變得越慢。並且，如果你的數據庫服務器和WEB服務器是兩臺獨立的服務器的話，這還會增加網絡傳輸的負載。

4.2 當只要一行數據時使用LIMIT 1

當你查詢表的有些時候，你已經知道結果只會有一條結果，但因爲你可能需要去fetch遊標，或是你也許會去檢查返回的記錄數。
在這種情況下，加上LIMIT 1可以增加性能。這樣一樣，MySQL數據庫引擎會在找到一條數據後停止搜索，而不是繼續往後查少下一條符合記錄的數據。

4.3 爲查詢緩存優化你的查詢

大多數的MySQL服務器都開啓了查詢緩存。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被MySQL的數據庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到一個緩存中，這樣，後續的相同的查詢就不用操作表而直接訪問緩存結果了。
這裏最主要的問題是，對於程序員來說，這個事情是很容易被忽略的。因爲，我們某些查詢語句會讓MySQL不使用緩存。請看下面的示例：
[圖片上傳失敗...(image-238fbd-1511505009818)]

上面兩條SQL語句的差別就是CURDATE()，MySQL的查詢緩存對這個函數不起作用。所以，像NOW()和RAND()或是其它的諸如此類的SQL函數都不會開啓查詢緩存，因爲這些函數的返回是會不定的易變的。所以，你所需要的就是用一個變量來代替MySQL的函數，從而開啓緩存。

4.4 在Join表的時候使用相同類型的列，並將其索引

如果你的應用程序有很多JOIN查詢，你應該確認兩個表中Join的字段是被建過索引的。這樣，MySQL內部會啓動爲你優化Join的SQL語句的機制。
而且，這些被用來Join的字段，應該是相同的類型的。例如：如果你要把DECIMAL字段和一個INT字段Join在一起，MySQL就無法使用它們的索引。對於那些STRING類型，還需要有相同的字符集才行。（兩個表的字符集有可能不一樣）

4.5 不要ORDER BY RAND()

如果你真的想把返回的數據行打亂了，你有N種方法可以達到這個目的。這樣使用只讓你的數據庫的性能呈指數級的下降。這裏的問題是：MySQL會不得不去執行RAND()函數（很耗CPU時間），而且這是爲了每一行記錄去記行，然後再對其排序。就算是你用了Limit 1也無濟於事（因爲要排序）

4.6 Prepared Statements

Prepared Statements很像存儲過程，是一種運行在後臺的SQL語句集合，我們可以從使用prepared statements獲得很多好處，無論是性能問題還是安全問題。
Prepared Statements可以檢查一些你綁定好的變量，這樣可以保護你的程序不會受到“SQL注入式”攻擊。當然，你也可以手動地檢查你的這些變量，然而，手動的檢查容易出問題，而且很經常會被程序員忘了。當我們使用一些framework或是ORM的時候，這樣的問題會好一些。
在性能方面，當一個相同的查詢被使用多次的時候，這會爲你帶來可觀的性能優勢。你可以給這些Prepared Statements定義一些參數，而MySQL只會解析一次。
最新版本的MySQL在傳輸Prepared Statements是使用二進制形勢，所以這會使得網絡傳輸非常有效率。
當然，也有一些情況下，我們需要避免使用Prepared Statements，因爲其不支持查詢緩存。但據說版本5.1後支持了。

4.7 拆分大的DELETE或INSERT語句

如果你需要在一個在線的網站上去執行一個大的DELETE或INSERT查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因爲這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。
如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那麼對於一個有很高訪問量的站點來說，這30秒所積累的訪問進程/線程，數據庫鏈接，打開的文件數，可能不僅僅會讓WEB服務Crash，還可能會讓你的整臺服務器馬上掛了。
所以，如果你有一個大的處理，最好把其拆分，使用LIMIT條件是一個好的方法。

5. 其他

5.1 固定長度的表會更快

如果表中的所有字段都是“固定長度”的，整個表會被認爲是 “static” 或 “fixed-length”。例如，表中沒有如下類型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一個這些字段，那麼這個表就不是“固定長度靜態表”了，這樣，MySQL 引擎會用另一種方法來處理。
固定長度的表會提高性能，因爲MySQL搜尋得會更快一些，因爲這些固定的長度是很容易計算下一個數據的偏移量的，所以讀取的自然也會很快。而如果字段不是定長的，那麼，每一次要找下一條的話，需要程序找到主鍵。
並且，固定長度的表也更容易被緩存和重建。不過，唯一的副作用是，固定長度的字段會浪費一些空間，因爲定長的字段無論你用不用，他都是要分配那麼多的空間。
使用“垂直分割”技術，你可以分割你的表成爲兩個一個是定長的，一個則是不定長的。

5.2 從PROCEDURE ANALYSE()取得建議

PROCEDURE ANALYSE() 會讓MySQL幫你去分析你的字段和其實際的數據，並會給你一些有用的建議。只有表中有實際的數據，這些建議纔會變得有用，因爲要做一些大的決定是需要有數據作爲基礎的。
例如，如果你創建了一個INT字段作爲你的主鍵，然而並沒有太多的數據，那麼，PROCEDURE ANALYSE()會建議你把這個字段的類型改成MEDIUMINT。或是你使用了一個VARCHAR字段，因爲數據不多，你可能會得到一個讓你把它改成ENUM的建議。這些建議，都是可能因爲數據不夠多，所以決策做得就不夠準。
一定要注意，這些只是建議，只有當你的表裏的數據越來越多時，這些建議纔會變得準確。

5.3 垂直分割

“垂直分割”是一種把數據庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的複雜度和字段的數目，從而達到優化的目的。
示例一：在Users表中有一個字段是家庭地址，這個字段是可選字段，相比起，而且你在數據庫操作的時候除了個人信息外，你並不需要經常讀取或是改寫這個字段。那麼，爲什麼不把他放到另外一張表中呢？這樣會讓你的表有更好的性能，因爲對於用戶表來說，只有用戶ID，用戶名，口令，用戶角色等會被經常使用。小一點的表總是會有好的性能。
示例二：你有一個叫“last_login”的字段，它會在每次用戶登錄時被更新。但是，每次更新時會導致該表的查詢緩存被清空。所以，你可以把這個字段放到另一個表中，這樣就不會影響你對用戶ID，用戶名，用戶角色的不停地讀取了，因爲查詢緩存會幫你增加很多性能。
另外，你需要注意的是，這些被分出去的字段所形成的表，你不會經常性地去Join他們，不然的話，這樣的性能會比不分割時還要差。

作者：南風nanfeng
鏈接：https://www.jianshu.com/p/ece6f9f16838
來源：簡書
著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。

MySql索引優化策略