mysql索引基本介绍

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    各属性含义：
    id: 查询的序列号
    select_type: 查询的类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询

    SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
    查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY
    在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY

    table: 输出的行所引用的表
    type: 访问类型
     从左至右，性能由差到好
           ALL: 扫描全表
           index: 扫描全部索引树
           range: 扫描部分索引，索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询
           ref: 使用非唯一索引或非唯一索引前缀进行的查找
          （eq_ref和const的区别：）
           eq_ref：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。常见于主键或唯一索引扫描
           const, system: 单表中最多有一个匹配行，查询起来非常迅速，例如根据主键或唯一索引查询。system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下， 使用system。
           NULL: 不用访问表或者索引，直接就能得到结果，如select 1 from test where 1

    possible_keys: 表示查询时可能使用的索引。如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引

    key: 显示MySQL实际决定使用的索引。如果没有索引被选择，是NULL

    key_len: 使用到索引字段的长度

    注：key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

    ref: 显示哪个字段或常数与key一起被使用

    rows: 这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到，表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数，在innodb上可能是不准确的

    Extra: 执行情况的说明和描述。包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。

        Using index：表示使用索引，如果只有 Using index，说明他没有查询到数据表，只用索引表就完成了这个查询，这个叫覆盖索引。
        Using where：表示条件查询，如果不读取表的所有数据，或不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据，则会出现 Using where。
        参考：
        https://segmentfault.com/q/1010000014908005

下面是我个人数据库试图方便对着参考：

 

下面这个就是用的where 查找，没有用到索引

三、SELECT语句务必指明字段名称


SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

四、当只需要一条数据的时候，使用limit 1
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

二、SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换


范围性连续查找使用between就好了，
注意：如果内层表的查找范围比较小使用iin比较好，   反之用exists 。一句话总结：内小外大用in，内搭外小用exists。
如果查找的列 如：select * from user where id(1,2,3); id列不是主键索引/或者唯一索引，那么在in,between,or三者来说基本都是全表查找，浪费性能

五、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

六、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or
or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果

七、尽量用union all代替union
union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。


八、不使用ORDER BY RAND()


 select id from `config_info` order by rand() limit 1000




SELECT
	id
FROM
	`config_info` t1
JOIN (
	SELECT
		rand() * (
			SELECT
				max(id)
			FROM
				`config_info`
		) AS nid
) t2 ON t1.id > t2.nid
LIMIT 1000;这条语句效率确实快一点，



九、区分in和exists， not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
上面sql语句相当于
select * from 表A where exists
(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），
如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，
如果是IN，那么先执行子查询。
所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。




关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句？
原sql语句
select colname … from A表 
where a.id not in (select b.id from B表)

高效的sql语句
select colname … from A表 Left join B表 on 
where a.id = b.id where b.id is null

都是取出A表不在B表的数据，下面一条效率更高

十、使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from table_name limit 866613, 20
使用上述sql语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法：

select id,name from table_name where id> 866612 limit 20





十一、分段查询
在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

十二、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。


十三、不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果果并没有使用

select * from user where name  like '%王%'；



那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引

在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%';。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的sql语法是：

ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);

使用全文索引的sql语句是：
select id,fnum,fdst from table_name 
where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别（InnoDB不支持全文索引，MyISAM）






十四、避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如
select user_id,user_project from table_name where age*2=36;
中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成
select user_id,user_project from table_name where age=36/2;






十五、避免隐式类型转换
where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型

where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型

通过我们分析的得知上面那一条除了表示出可能用到的索引possible_keys，下面一条使用了索引，把key  type  ref都用到了，这样在使用过程中会极大的提升性能。这样的区别就是下面制定了type的varchar类型

十六、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序，但是name，school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面


十七、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

十八、注意范围查询语句
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。



十九、关于JOIN优化

• LEFT JOIN A表为驱动表

• INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表

• RIGHT JOIN B表为驱动表

　　

注意：MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决

select * from A left join B on B.name = A.name 

where B.name is null
 union all
select * from B;

尽量使用inner join，避免left join

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

合理利用索引

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

利用小表去驱动大表

中间那个join buffer能够决定io  次数和cpu运算的次数

从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。