本文更新于2019-08-18，使用MySQL 5.7，操作系统为Deepin 15.4。
优化SQL语句的步骤
通过SHOW STATUS了解SQL语句的执行情况
操作的计数，是对执行次数进行计数，不论提交还是回滚都会累加。
Com_xxx形式的参数表示每个xxx语句执行的次数，对所有的存储引擎都会进行累计，如：
- Com_select：执行
SELECT的次数。 - Com_insert：执行
INSERT的次数，对批量插入的操作只累加一次。 - Com_update：执行
UPDATE的次数。 - Com_delete：执行
DELETE的次数。 - Com_commit：事务提交的次数。
- Com_rollback：事务回滚的次数。
Innodb_rows_xxx形式的参数只对InnoDB存储引擎进行累计，其累计的方式也与Com_xxx不同：
- Innodb_rows_read：执行
SELECT返回的行数。 - Innodb_rows_inserted：执行
INSERT插入的行数。 - Innodb_rows_updated：执行
UPDATE更新的行数。 - Innodb_rows_deleted：执行
DELETE删除的行数。
Handler_read_xxx形式的参数可表示索引的使用情况：
- Handler_read_key：一个行被索引值读的次数。高表示索引被经常使用。
- Handler_read_rnd_next：在数据文件中读下一个行的次数。高表示索引不经常使用，进行大量的表扫描。
以下参数便于了解数据库的基本情况：
- Connections：试图连接服务器的次数。
- Uptime：服务器工作时间。
- Slow_queries：慢查询次数。
定位执行效率低下的SQL语句
- 通过慢查询日志定位执行效率低下的SQL语句。
- 通过
SHOW PROCESSLIST查看服务器当前的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时查看SQL的执行情况。
通过EXPLAIN或DESC分析SQL的执行计划
DESC和EXPLAIN分析SQL执行计划的使用和作用是一样的。
执行EXPLAIN statement后再执行SHOW WARNINGS，可以看到被优化器改写后真正执行的SQL。
一个执行计划包括若干行，每行包括如下的列：
-
id:值越大越先执行（值越大越位于下方），一样大从上至下执行。
-
select_type：查询类型，可取如下值：
- DERIVED：派生表的查询。
- SIMPLE：简单查询，即不使用子查询和
UNION的查询。 - SUBQUERY：子查询。
- PRIMARY：主查询，即包含子查询的最外层查询，或
UNION中的第一个查询。 - UNION：
UNION中的第二个或之后的查询。
-
table：输出结果集的表。
-
partitions：访问的分区。
-
type：访问类型，即在表中查找所需行的方式。
以下取值性能由最差至最好：
- ALL：全表扫描，遍历所有行。
- index：索引全扫描，遍历整个索引。
- range：索引范围扫描，常见于
<、<=、>、>=、BETWEEN等操作符。 - ref：使用非唯一索引扫描或唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个值的所有记录行。其经常出现在
JOIN操作中。 - eq_ref：类似ref，区别在于使用唯一索引。其出现在使用
PRIMARY KEY或UNIQUE INDEX作为关联条件的表连接中。 - const/system：单表中最多有一个匹配行，因此这个匹配行中的其他列能被优化器当做常量来使用。如根据
PRIMARY KEY或UNIQUE INDEX进行过滤的查询。system是const的特例，当表中只有一条记录时的const就为system。 - NULL：不用访问表或索引，就能直接得到结果。
还可取其他的值，如：
- ref_or_null：与ref类似，区别在于条件中包含对
NULL的查询。 - index_merge：索引合并。
- unique_subquery：
IN后面是一个查询唯一索引字段的子查询。 - index_subquery：与unique_subquery类型，区别在于
IN后面是一个查询非唯一索引字段的子查询。
-
possible_keys：查询时可能使用的索引。
-
key：实际使用的索引。
-
key_len：实际使用到的索引的字节长度。
-
ref：实际使用的索引在其他表的关联字段。如果是常数等值查询，则为const。
-
rows：扫描的行数。
-
filtered：存储引擎返回的数据过滤后，满足查询条件的记录的比例。
-
Extra：执行情况的说明，包括不适合在其他列中显示但是对执行计划非常重要的额外信息。
- Using filesort：filesort排序，而不是通过索引直接返回排序结果。
- Using index：覆盖索引扫描，直接访问索引就能获取所需的数据，不需要通过索引回表。
- Using index condition：使用ICP（Index Condition Pushdown，参看“索引”章节）优化查询，将某些情况下的条件过滤操作下放到存储引擎层完成，降低不必要的IO访问。
- Using where：优化器除了利用索引加速访问外，还需根据索引回表查询数据。
- Using union：多次查询后对结果集合并，如使用
OR查询。
通过SHOW PROFILES和SHOW PROFILE分析SQL
profiling默认是关闭的，可通过设置变量@@profiling进行打开或关闭。
SHOW PROFILES结果包括以下字段：
- Query_ID：查询ID。
- Duration：查询耗时。
- Query：查询语句。
SHOW PROFILE [ALL|CPU|{BLOCK IO}|{PAGE FAULTS}|SOURCE][, ...] FOR QUERY query_id（query_id为SHOW PROFILES结果的Query_ID字段）结果包括以下字段：
- Status：查询执行过程中的状态。各状态含义如下：
- starting
- Waiting for query cache lock
- checking query cache for query
- checking permissions
- Opening tables
- inti
- System lock
- optimizing
- statistics
- preparing
- executing
- Sending data：开始访问数据行并把结果返回客户端，包含大量的磁盘操作。
- end
- query end
- closing tables
- removing tmp table
- freeing items
- storing result in query cache
- logging slow query
- cleaning up
- Duration：耗时。
- CPU_user
- CPU_system
- Context_voluntary
- Context_involuntary
- Block_ops_in
- Block_ops_out
- Messages_sent
- Messages_received
- Page_faults_major
- Page_faults_minor
- Swaps
- Source_function
- Source_file
- Source_line
通过trace分析优化器如何选择执行计划
需打开trace，设置格式为JSON，设置trace最大能使用的内存大小。如：
SET @@optimizer_trace="enabled=on";
SET @@end_markers_in_json=on;
SET @@optimizer_trace_max_size=1000000;
执行SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE即可得到结果。
分析、检查、优化、修复表
ANALYZE、CHECK、OPTIMIZE、REPAIR执行期间都会对表进行锁定。
分析表，使得SQL能够生成正确的执行计划。如果感觉实际的执行计划并不符合预期，执行一次分析表可能会解决问题：
ANALYZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tablename[, ...]
检查表，用于检查表或视图是否有错误。如视图定义中被引用的表不存在：
CHECK TABLE tablename[, ...] [{QUICK|FAST|MEDIUM|EXTENDED|CHANGED}[ ...]]
优化表，可以将表中的空间碎片进行合并。如果已经删除表的很大一部分数据，或已经对含有可变长度行（含有VARCHAR、*BLOB或*TEXT的列）的表进行很多更改，则应该进行优化表：
OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tablename[, ...]
修复表，对坏表进行修复：
REPAIR [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tablename[, ...] [{QUICK|EXTENDED|USE_FRM}[ ...]]
常用SQL优化
大批量导入数据
对MyISAM存储引擎，可通过关闭和打开非唯一索引的更新提高导入效率：
ALTER TABLE tablename DISABLE KEYS;
# import data
ALTER TABLE tablename ENALBE KEYS;
对InnoDB存储引擎：
- 因为InnoDB表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以提高导入效率。
- 在导入数据前执行
SET unique_checks=0关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET unique_checks=1恢复唯一性校验，可提高导入效率。 - 如果应用使用自动提交的方式，建议导入前执行
SET autocommit=0关闭自动提交，导入结束后执行SET autocommit=1恢复自动提交，可提高导入效率。
优化INSERT语句
- 当从同一客户端插入很多行时，应尽量使用多个值列表的
INSERT语句。 - 如果从不同客户端插入很多行，可以使用INSERT DELAYED
，让INSERT`马上返回（实际上数据被放在MySQL服务器内存队列中）。 - 将索引文件和数据文件在不同的磁盘存放（利用建表中的选项）。
- 如果进行批量
INSERT，可以增加bulk_insert_buffer_size变量值来提高速度（只对MyISAM表使用）。 - 当从一个文件装载一个表时，使用
LOAD DATA INFILE。
优化ORDER BY语句
MySQL有两种排序方式：
- 通过有序索引扫描直接返回有序数据。在使用
EXPLAIN分析时显示为Using index。 - filesort排序。将返回的数据在sort_buffer_size设置的内存排序区进行排序，至于是否使用磁盘文件和临时表等，取决于MySQL服务器对排序参数的设置和需要排序数据的大小。
对于filesort，MySQL比较查询取出的字段总大小和max_length_for_sort_data，判断使用哪种排序算法：
- 两次扫描算法（Tow passes）：第一次根据条件获取排序字段和行指针信息，并在排序区中排序。第二次根据行指针回表读取记录，可能导致大量随机IO操作。
- 一次扫描算法（Single Pass）：一次性取出满足条件的行的所有字段，然后在排序区排序后直接输出结果。这会导致内存开销比较大。
优化ORDER BY语句应该：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。WHERE条件和ORDER BY使用相同的索引，并且ORDER BY的顺序和索引顺序相同，并且ORDER BY的字段都是升序或都是降序。否则肯定需要额外的排序操作，这样就会出现filesort排序。
尽量SELECT必要的字段名，而不是SELECT *所有字段，这样可以减少排序区的使用，提高性能。
优化GROUP BY语句
MySQL会对GROUP BY的所有字段进行排序。如果想避免排序的消耗，可以使用ORDER BY NULL禁止排序。
优化子查询
有些情况下，子查询可以被更有效率的表连接代替。因为表连接不需要在内存中创建临时表。
优化OR条件
对于含有OR的查询，如果要利用索引，则OR之间的每个字段都必需能利用索引。此时，实际是对OR的各个字段分别查询的结果进行UNION操作。
优化分页查询
执行LIMIT offset_start, row_count时，MySQL排序出offset_start+row_count条记录后仅仅返回最后row_count条记录，前面的offset_start条记录都会被丢弃，查询和排序的代价非常高。有两种优化思路：
- 在索引上完成排序分页的操作，最后根据主键关联回表查询所需的其他列内容。
- 把查询转换成基于某个位置的查询，使用
LIMIT row_count代替LIMIT offset_start, row_count。但这种方式对数据集有特定的要求。
使用SQL提示
SQL提示（SQL HINT）就是在SQL语句中加入一些人为提示来达到优化的目的。
SELECT SQL_BUFFER_RESULT * FROM ...
这个语句强制MySQL生成一个临时结果集。生成后所有表上的锁均被释放，这能在遇到表锁问题或要花很长时间将结果传给客户端时有帮助。
SELECT * FROM tablename USE|IGNORE|FORCE INDEX (indexname[, ...]) WHERE ...
USE INDEX提供希望（实际执行时不一定会被选择）查询时使用的索引，IGNORE INDEX忽略指定的索引，FORCE INDEX强制使用指定的索引。
常用SQL技巧
- 利用
ORDER BY RAND()提取随机行。 - 利用
GROUP BY ... WITH ROLLUP获取更多的分组聚合信息。