MySQL查询优化必备知识点总结

前言

查询优化本就不是一蹴而就的，需要学会使用对应的工具、借鉴别人的经验来对SQL进行优化，并且提升自己。

先来巩固一下索引的优点，检索数据快、查询稳定、存储具有顺序性避免服务器建立临时表、将随机的I/O变为有序的I/O。

但索引一旦创建的不规范就会造成以下问题，占用额外空间，浪费内存，降低数据的增、删、改性能。

所以只有在理解索引数据结构的基础上才能创建出高效的索引。

**本文所有操作均在MySQL8.0.12**

一、创建索引规范

在学习索引优化之前，需要对创建索引的规范有一定的了解，此规范来自于阿里巴巴开发手册。

主键索引：pk_column_column

唯一索引：uk_column_column

普通索引：idx_column_column

二、索引失效原因

创建索引需知道在什么情况下索引会失效，只有了解索引失效的原因，在创建索引时才不会出现一些已知错误。

1.带头大哥不能死

这局经典的语句就是涵盖创建索引时一定要符合最左侧原则。

例如表结构为 u_id，u_name，u_age，u_sex，u_phone，u_time

创建索引为 idx_user_name_age_sex 。

查询条件必须带上u_name这一列。

2.不在索引列上做任何操作

不在索引列上做任何计算、函数、自动或者手动的类型转换，否则会进行全表扫描。简而言之不要在索引列上做任何操作。

3.俩边类型不等

例如建立了索引idx_user_name，name字段类型为varchar

在查询时使用where name = kaka，这样的查询方式会直接造成索引失效。

正确的用法为where name = "kaka" 。

4.不适当的like查询会导致索引失效

创建索引为idx_user_name

执行语句为select * from user where name like "kaka%";可以命中索引。

执行语句为select name from user where name like "%kaka";可以使用到索引（仅在8.0以上版本）。

执行语句为select * from user where name like ''%kaka";会直接导致索引失效

5.范围条件之后的索引会失效

创建索引为idx_user_name_age_sex

执行语句select * from user where name = 'kaka' and age > 11 and sex = 1;

上面这条sql语句只会命中name和age索引，sex索引会失效。

复合索引失效需要查看key_len的长度即可。

总结：%在后边会命令索引，当使用了覆盖索引时任何查询方式都可命中索引。

以上就是咔咔关于索引失效会出现的原因总结，在很多文章中没有标注MySQL版本，所以你有可能会看到is null 、or索引会失效的结论。

三、SQL优化杀手锏之 Explain

在写完SQL语句之后必须要做的一件事情就是使用Explain进行SQL语句检测，看是否命中索引。

下图就是使用explain输出格式，接下来将会对输出格式进行简单的解释。

1.id 这列就是查询的编号，如果查询语句中没有子查询或者联合查询这个标识就一直是1。

如存在子查询或者联合查询这个编号会自增。

2.select_type

最常见的类型就是SIMPLE和PRIMARY，此列知道就行了。

3.table

理解为表名即可

4. **type

此列是在优化SQL语句时最需要关注的列之一，此列显示了查询使用了何种类型。

以下排序从最优到最差。

• system：表内只有一行数据
• const：最多只会有一条记录匹配，常用于主键或者唯一索引为条件查询
• eq_ref：当连接使用的索引为主键和唯一时会出现
• ref：使用普通索引=或<=> 运算符进行比较将会出现
• fulltext：使用全文索引
• ref_or_null：跟ref类型类似，只是增加了null值的判断，实际用的不多。语句为where name = 'kaka' and name is null，name为普通索引。
• index_merge：查询语句使用了俩个以上的索引，常见在使用and、or会出现，官方文档将此类型放在ref_or_null之后，但是在很多的情况下由于读取索引过多性能有可能还不如range
• unique_subquery：用于where中的in查询，完全替换子查询，效率更高。语句为value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
• index_subquery：子查询中的返回结果字段组合是一个索引（或索引组合），但不是一个主键或唯一索引
• range：索引范围查询，常见于使用 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN()或者like等运算符的查询中。
• index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍
• all：全表扫描,性能最差。

5.possible_keys

此列显示的可能会使用到的索引

6. **key

优化器从possible_keys中命中的索引

7.key_len

查询用到的索引长度（字节数），key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。

8.ref

如果是使用的常数等值查询，这里会显示const。

如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段。

如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func。

9. **rows

这是mysql估算的需要扫描的行数（不是精确值）。

这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好。

10.filtered

此列表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数

11. **extra

在大多数情况下会出现以下几种情况。

• Using index：使用了覆盖索引，查询列都为索引字段
• Using where：使用了where语句
• Using temporary ：查询结果进行排序的时候使用了一张临时表
• Using filesort ：对数据使用一个外部的索引排序
• Using index condition：使用了索引下推，关于索引下推可以查看咔咔之前文章MySQL索引一文

12.总结

以上就是关于Explain所有列的说明，在平时开发的过程中，一般只会关注type、key、rows、extra这四列。

• type优化目标至少达到range级别，要求是ref级别，如果可以consts最好。
• key是查询使用到的索引，如果此列为空，要么未建立索引，要么索引失效。
• rows是这条SQL语句扫描的行数，越少越好。
• extra：此列为扩展列，如果出现临时表、文件排序则需要优化。

四、SQL优化杀手锏之 慢查询

上文说到了可以直接使用explain来分析自己的SQL语句是否合理，接下来再聊一个点那就是慢查询。

查看慢查询是否打开

查看是否记录没有使用索引的SQL语句

开启慢查询、开启记录没有使用到索引的SQL语句

set global log_queries_not_using_idnexes='on';

set global log_queries_not_using_indexes='on';