SQL性能優(yōu)化詳解,值得收藏
很多朋友經(jīng)常會(huì)遇到如下情況:
- 在做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí),分析兩分鐘,跑數(shù)兩小時(shí)......
- Web 開(kāi)發(fā)時(shí)候,通常的性能瓶頸,主要出現(xiàn)在數(shù)據(jù)查詢(xún)時(shí)候.......
在使用SQL過(guò)程中不僅要關(guān)注數(shù)據(jù)結(jié)果,同樣要注意SQL語(yǔ)句的執(zhí)行效率。
本文涉及三大部分:
1、SQL介紹
2、SQL優(yōu)化方法
3、SQL優(yōu)化實(shí)例
1、MySQL的基本架構(gòu)
1)MySQL的基礎(chǔ)架構(gòu)圖

左邊的client可以看成是客戶(hù)端,客戶(hù)端有很多,像我們經(jīng)常你使用的CMD黑窗口,像我們經(jīng)常用于學(xué)習(xí)的WorkBench,像企業(yè)經(jīng)常使用的Navicat工具,它們都是一個(gè)客戶(hù)端。右邊的這一大堆都可以看成是Server(MySQL的服務(wù)端),我們將Server在細(xì)分為sql層和存儲(chǔ)引擎層。
當(dāng)查詢(xún)出數(shù)據(jù)以后,會(huì)返回給執(zhí)行器。執(zhí)行器一方面將結(jié)果寫(xiě)到查詢(xún)緩存里面,當(dāng)你下次再次查詢(xún)的時(shí)候,就可以直接從查詢(xún)緩存中獲取到數(shù)據(jù)了。另一方面,直接將結(jié)果響應(yīng)回客戶(hù)端。
2)查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的引擎
① show engines;

② show variables like “%storage_engine%”;

3)指定數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的存儲(chǔ)引擎
create table tb(
id int(4) auto_increment,
name varchar(5),
dept varchar(5),
primary key(id)
) engine=myISAM auto_increment=1 default charset=utf8;2、SQL優(yōu)化
1)為什么需要進(jìn)行SQL優(yōu)化?
在進(jìn)行多表連接查詢(xún)、子查詢(xún)等操作的時(shí)候,由于你寫(xiě)出的SQL語(yǔ)句欠佳,導(dǎo)致的服務(wù)器執(zhí)行時(shí)間太長(zhǎng),我們等待結(jié)果的時(shí)間太長(zhǎng)。基于此,我們需要學(xué)習(xí)怎么優(yōu)化SQL。
2)mysql的編寫(xiě)過(guò)程和解析過(guò)程
① 編寫(xiě)過(guò)程
select dinstinct ..from ..join ..on ..where ..group by ..having ..order by ..limit ..② 解析過(guò)程
from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..提供一個(gè)網(wǎng)站,詳細(xì)說(shuō)明了mysql解析過(guò)程:
https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html
3)SQL優(yōu)化—主要就是優(yōu)化索引
優(yōu)化SQL,最重要的就是優(yōu)化SQL索引。
索引相當(dāng)于字典的目錄。利用字典目錄查找漢字的過(guò)程,就相當(dāng)于利用SQL索引查找某條記錄的過(guò)程。有了索引,就可以很方便快捷的定位某條記錄。
① 什么是索引?
索引就是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的一種【數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】。索引是一種樹(shù)結(jié)構(gòu),MySQL中一般用的是【B+樹(shù)】。
② 索引圖示說(shuō)明(這里用二叉樹(shù)來(lái)幫助我們理解索引)
樹(shù)形結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是:子元素比父元素小的,放在左側(cè);子元素比父元素大的,放在右側(cè)。
這個(gè)圖示只是為了幫我們簡(jiǎn)單理解索引的,真實(shí)的關(guān)于【B+樹(shù)】的說(shuō)明,我們會(huì)在下面進(jìn)行說(shuō)明。

索引是怎么查找數(shù)據(jù)的呢??jī)蓚€(gè)字【指向】,上圖中我們給age列指定了一個(gè)索引,即類(lèi)似于右側(cè)的這種樹(shù)形結(jié)構(gòu)。mysql表中的每一行記錄都有一個(gè)硬件地址,例如索引中的age=50,指向的就是源表中該行的標(biāo)識(shí)符(“硬件地址”)。
也就是說(shuō),樹(shù)形索引建立了與源表中每行記錄硬件地址的映射關(guān)系,當(dāng)你指定了某個(gè)索引,這種映射關(guān)系也就建成了,這就是為什么我們可以通過(guò)索引快速定位源表中記錄的原因。
以【select * from student where age=33】查詢(xún)語(yǔ)句為例。當(dāng)我們不加索引的時(shí)候,會(huì)從上到下掃描源表,當(dāng)掃描到第5行的時(shí)候,找到了我們想要找到了元素,一共是查詢(xún)了5次。
當(dāng)添加了索引以后,就直接在樹(shù)形結(jié)構(gòu)中進(jìn)行查找,33比50小,就從左側(cè)查詢(xún)到了23,33大于23,就又查詢(xún)到了右側(cè),這下找到了33,整個(gè)索引結(jié)束,一共進(jìn)行了3次查找。是不是很方便,假如我們此時(shí)需要查找age=62,你再想想“添加索引”前后,查找次數(shù)的變化情況。
4)索引的弊端
1.當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候,索引也會(huì)很大(當(dāng)然相比于源表來(lái)說(shuō),還是相當(dāng)小的),也需要存放在內(nèi)存/硬盤(pán)中(通常存放在硬盤(pán)中),占據(jù)一定的內(nèi)存空間/物理空間。
2.索引并不適用于所有情況:a.少量數(shù)據(jù);b.頻繁進(jìn)行改動(dòng)的字段,不適合做索引;c.很少使用的字段,不需要加索引;
3.索引會(huì)提高數(shù)據(jù)查詢(xún)效率,但是會(huì)降低“增、刪、改”的效率。當(dāng)不使用索引的時(shí)候,我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的增刪改,只需要操作源表即可,但是當(dāng)我們添加索引后,不僅需要修改源表,也需要再次修改索引,很麻煩。盡管是這樣,添加索引還是很劃算的,因?yàn)槲覀兇蠖鄶?shù)使用的就是查詢(xún),“查詢(xún)”對(duì)于程序的性能影響是很大的。
5)索引的優(yōu)勢(shì)
1.提高查詢(xún)效率(降低了IO使用率)。當(dāng)創(chuàng)建了索引后,查詢(xún)次數(shù)減少了。
2.降低CPU使用率。比如說(shuō)【…order by age desc】這樣一個(gè)操作,當(dāng)不加索引,會(huì)把源表加載到內(nèi)存中做一個(gè)排序操作,極大的消耗了資源。但是使用了索引以后,第一索引本身就小一些,第二索引本身就是排好序的,左邊數(shù)據(jù)最小,右邊數(shù)據(jù)最大。
6)B+樹(shù)圖示說(shuō)明
MySQL中索引使用的就是B+樹(shù)結(jié)構(gòu)。

關(guān)于B+樹(shù)的說(shuō)明:
首先,Btree一般指的都是【B+樹(shù)】,數(shù)據(jù)全部存放在葉子節(jié)點(diǎn)中。對(duì)于上圖來(lái)說(shuō),最下面的第3層,屬于葉子節(jié)點(diǎn),真實(shí)數(shù)據(jù)部份都是存放在葉子節(jié)點(diǎn)當(dāng)中的。
那么對(duì)于第1、2層中的數(shù)據(jù)又是干嘛的呢?答:用于分割指針塊兒的,比如說(shuō)小于26的找P1,介于26-30之間的找P2,大于30的找P3。
其次,三層【B+樹(shù)】可以存放上百萬(wàn)條數(shù)據(jù)。這么多數(shù)據(jù)怎么放的呢?增加“節(jié)點(diǎn)數(shù)”。圖中我們只有三個(gè)節(jié)點(diǎn)。
最后,【B+樹(shù)】中查詢(xún)?nèi)我鈹?shù)據(jù)的次數(shù),都是n次,n表示的是【B+樹(shù)】的高度。
3、索引的分類(lèi)與創(chuàng)建
1)索引分類(lèi)
單值索引
唯一索引
復(fù)合索引
① 單值索引
利用表中的某一個(gè)字段創(chuàng)建單值索引。一張表中往往有多個(gè)字段,也就是說(shuō)每一列其實(shí)都可以創(chuàng)建一個(gè)索引,這個(gè)根據(jù)我們實(shí)際需求來(lái)進(jìn)行創(chuàng)建。還需要注意的一點(diǎn)就是,一張表可以創(chuàng)建多個(gè)“單值索引”。
假如某一張表既有age字段,又有name字段,我們可以分別對(duì)age、name創(chuàng)建一個(gè)單值索引,這樣一張表就有了兩個(gè)單值索引。
② 唯一索引
也是利用表中的某一個(gè)字段創(chuàng)建單值索引,與單值索引不同的是:創(chuàng)建唯一索引的字段中的數(shù)據(jù),不能有重復(fù)值。像age肯定有很多人的年齡相同,像name肯定有些人是重名的,因此都不適合創(chuàng)建“唯一索引”。像編號(hào)id、學(xué)號(hào)sid,對(duì)于每個(gè)人都不一樣,因此可以用于創(chuàng)建唯一索引。
③ 復(fù)合索引
多個(gè)列共同構(gòu)成的索引。比如說(shuō)我們創(chuàng)建這樣一個(gè)“復(fù)合索引”(name,age),先利用name進(jìn)行索引查詢(xún),當(dāng)name相同的時(shí)候,我們利用age再進(jìn)行一次篩選。注意:復(fù)合索引的字段并不是非要都用完,當(dāng)我們利用name字段索引出我們想要的結(jié)果以后,就不需要再使用age進(jìn)行再次篩選了。
2)創(chuàng)建索引
① 語(yǔ)法
語(yǔ)法:create 索引類(lèi)型 索引名 on 表(字段);
建表語(yǔ)句如下:
查詢(xún)表結(jié)構(gòu)如下:

② 創(chuàng)建索引的第一種方式
Ⅰ 創(chuàng)建單值索引
create index dept_index on tb(dept);Ⅱ 創(chuàng)建唯一索引:這里我們假定name字段中的值都是唯一的
create unique index name_index on tb(name);Ⅲ 創(chuàng)建復(fù)合索引
create index dept_name_index on tb(dept,name);③ 創(chuàng)建索引的第二種方式
先刪除之前創(chuàng)建的索引以后,再進(jìn)行這種創(chuàng)建索引方式的測(cè)試;
語(yǔ)法:alter table 表名 add 索引類(lèi)型 索引名(字段)
Ⅰ 創(chuàng)建單值索引
alter table tb add index dept_index(dept);Ⅱ 創(chuàng)建唯一索引:這里我們假定name字段中的值都是唯一的
alter table tb add unique index name_index(name);Ⅲ 創(chuàng)建復(fù)合索引
alter table tb add index dept_name_index(dept,name);④ 補(bǔ)充說(shuō)明
如果某個(gè)字段是primary key,那么該字段默認(rèn)就是主鍵索引。
主鍵索引和唯一索引非常相似。相同點(diǎn):該列中的數(shù)據(jù)都不能有相同值;不同點(diǎn):主鍵索引不能有null值,但是唯一索引可以有null值。
3)索引刪除和索引查詢(xún)
① 索引刪除
語(yǔ)法:drop index 索引名 on 表名;
drop index name_index on tb;② 索引查詢(xún)
語(yǔ)法:show index from 表名;
show index from tb;結(jié)果如下:

4、SQL性能問(wèn)題的探索
人為優(yōu)化: 需要我們使用explain分析SQL的執(zhí)行計(jì)劃。該執(zhí)行計(jì)劃可以模擬SQL優(yōu)化器執(zhí)行SQL語(yǔ)句,可以幫助我們了解到自己編寫(xiě)SQL的好壞。
SQL優(yōu)化器自動(dòng)優(yōu)化: 最開(kāi)始講述MySQL執(zhí)行原理的時(shí)候,我們已經(jīng)知道MySQL有一個(gè)優(yōu)化器,當(dāng)你寫(xiě)了一個(gè)SQL語(yǔ)句的時(shí)候,SQL優(yōu)化器如果認(rèn)為你寫(xiě)的SQL語(yǔ)句不夠好,就會(huì)自動(dòng)寫(xiě)一個(gè)好一些的等價(jià)SQL去執(zhí)行。
SQL優(yōu)化器自動(dòng)優(yōu)化功能【會(huì)干擾】我們的人為優(yōu)化功能。當(dāng)我們查看了SQL執(zhí)行計(jì)劃以后,如果寫(xiě)的不好,我們會(huì)去優(yōu)化自己的SQL。當(dāng)我們以為自己優(yōu)化的很好的時(shí)候,最終的執(zhí)行計(jì)劃,并不是按照我們優(yōu)化好的SQL語(yǔ)句來(lái)執(zhí)行的,而是有時(shí)候?qū)⑽覀儍?yōu)化好的SQL改變了,去執(zhí)行。
SQL優(yōu)化是一種概率問(wèn)題,有時(shí)候系統(tǒng)會(huì)按照我們優(yōu)化好的SQL去執(zhí)行結(jié)果(優(yōu)化器覺(jué)得你寫(xiě)的差不多,就不會(huì)動(dòng)你的SQL)。有時(shí)候優(yōu)化器仍然會(huì)修改我們優(yōu)化好的SQL,然后再去執(zhí)行。
1)查看執(zhí)行計(jì)劃
語(yǔ)法:explain + SQL語(yǔ)句
eg:explain select * from tb;
2)“執(zhí)行計(jì)劃”中需要知道的幾個(gè)“關(guān)鍵字”
id :編號(hào)
select_type :查詢(xún)類(lèi)型
table :表
type :類(lèi)型
possible_keys :預(yù)測(cè)用到的索引
key :實(shí)際使用的索引
key_len :實(shí)際使用索引的長(zhǎng)度
ref :表之間的引用
rows :通過(guò)索引查詢(xún)到的數(shù)據(jù)量
Extra :額外的信息
建表語(yǔ)句和插入數(shù)據(jù):
# 建表語(yǔ)句
create table course
(
cid int(3),
cname varchar(20),
tid int(3)
);
create table teacher
(
tid int(3),
tname varchar(20),
tcid int(3)
);
create table teacherCard
(
tcid int(3),
tcdesc varchar(200)
);
# 插入數(shù)據(jù)
insert into course values(1,'java',1);
insert into course values(2,'html',1);
insert into course values(3,'sql',2);
insert into course values(4,'web',3);
insert into teacher values(1,'tz',1);
insert into teacher values(2,'tw',2);
insert into teacher values(3,'tl',3);
insert into teacherCard values(1,'tzdesc') ;
insert into teacherCard values(2,'twdesc') ;
insert into teacherCard values(3,'tldesc') ;5、explain執(zhí)行計(jì)劃常用關(guān)鍵字詳解
1)id關(guān)鍵字的使用說(shuō)明
① 案例:查詢(xún)課程編號(hào)為2 或 教師證編號(hào)為3 的老師信息:
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select t.*
from teacher t,course c,teacherCard tc
where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid
and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3);結(jié)果如下:

接著,在往teacher表中增加幾條數(shù)據(jù)。
insert into teacher values(4,'ta',4);
insert into teacher values(5,'tb',5);
insert into teacher values(6,'tc',6);再次查看執(zhí)行計(jì)劃。
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select t.*
from teacher t,course c,teacherCard tc
where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid
and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3);結(jié)果如下:

表的執(zhí)行順序 ,因表數(shù)量改變而改變的原因:笛卡爾積。
a b c
2 3 4
最終:2 * 3 * 4 = 6 * 4 = 24
c b a
4 3 2
最終:4 * 3 * 2 = 12 * 2 = 24分析:最終執(zhí)行的條數(shù),雖然是一致的。但是中間過(guò)程,有一張臨時(shí)表是6,一張臨時(shí)表是12,很明顯6 < 12,對(duì)于內(nèi)存來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)量越小越好,因此優(yōu)化器肯定會(huì)選擇第一種執(zhí)行順序。
結(jié)論:id值相同,從上往下順序執(zhí)行。表的執(zhí)行順序因表數(shù)量的改變而改變。
② 案例:查詢(xún)教授SQL課程的老師的描述(desc)
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select tc.tcdesc from teacherCard tc
where tc.tcid =
(
select t.tcid from teacher t
where t.tid =
(select c.tid from course c where c.cname = 'sql')
);結(jié)果如下:

結(jié)論:id值不同,id值越大越優(yōu)先查詢(xún)。這是由于在進(jìn)行嵌套子查詢(xún)時(shí),先查內(nèi)層,再查外層。
③ 針對(duì)②做一個(gè)簡(jiǎn)單的修改
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc
where t.tcid= tc.tcid
and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;結(jié)果如下:

結(jié)論:id值有相同,又有不同。id值越大越優(yōu)先;id值相同,從上往下順序執(zhí)行。
2)select_type關(guān)鍵字的使用說(shuō)明:查詢(xún)類(lèi)型

① simple:簡(jiǎn)單查詢(xún)
不包含子查詢(xún),不包含union查詢(xún)。
explain select * from teacher;結(jié)果如下:

② primary:包含子查詢(xún)的主查詢(xún)(最外層)
③ subquery:包含子查詢(xún)的主查詢(xún)(非最外層)
④ derived:衍生查詢(xún)(用到了臨時(shí)表)
a.在from子查詢(xún)中,只有一張表;
b.在from子查詢(xún)中,如果table1 union table2,則table1就是derived表;
explain select cr.cname
from ( select * from course where tid = 1 union select * from course where tid = 2 ) cr ;結(jié)果如下:

⑤ union:union之后的表稱(chēng)之為union表,如上例
⑥ union result:告訴我們,哪些表之間使用了union查詢(xún)
3)type關(guān)鍵字的使用說(shuō)明:索引類(lèi)型
system、const只是理想狀況,實(shí)際上只能優(yōu)化到index --> range --> ref這個(gè)級(jí)別。要對(duì)type進(jìn)行優(yōu)化的前提是,你得創(chuàng)建索引。

① system
源表只有一條數(shù)據(jù)(實(shí)際中,基本不可能);
衍生表只有一條數(shù)據(jù)的主查詢(xún)(偶爾可以達(dá)到)。
② const
僅僅能查到一條數(shù)據(jù)的SQL ,僅針對(duì)Primary key或unique索引類(lèi)型有效。
explain select tid from test01 where tid =1 ;結(jié)果如下:

刪除以前的主鍵索引后,此時(shí)我們添加一個(gè)其他的普通索引:
create index test01_index on test01(tid) ;
# 再次查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select tid from test01 where tid =1 ;結(jié)果如下:

③ eq_ref
唯一性索引,對(duì)于每個(gè)索引鍵的查詢(xún),返回匹配唯一行數(shù)據(jù)(有且只有1個(gè),不能多 、不能0),并且查詢(xún)結(jié)果和數(shù)據(jù)條數(shù)必須一致。
此種情況常見(jiàn)于唯一索引和主鍵索引。
delete from teacher where tcid >= 4;
alter table teacherCard add constraint pk_tcid primary key(tcid);
alter table teacher add constraint uk_tcid unique index(tcid) ;
explain select t.tcid from teacher t,teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;結(jié)果如下:

總結(jié):以上SQL,用到的索引是t.tcid,即teacher表中的tcid字段;如果teacher表的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和連接查詢(xún)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)一致(都是3條數(shù)據(jù)),則有可能滿(mǎn)足eq_ref級(jí)別;否則無(wú)法滿(mǎn)足。條件很苛刻,很難達(dá)到。
④ ref
非唯一性索引,對(duì)于每個(gè)索引鍵的查詢(xún),返回匹配的所有行(可以0,可以1,可以多)
準(zhǔn)備數(shù)據(jù):

創(chuàng)建索引,并查看執(zhí)行計(jì)劃:
# 添加索引
alter table teacher add index index_name (tname) ;
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from teacher where tname = 'tz';結(jié)果如下:

⑤ range
檢索指定范圍的行 ,where后面是一個(gè)范圍查詢(xún)(between, >, <, >=, in)
in有時(shí)候會(huì)失效,從而轉(zhuǎn)為無(wú)索引時(shí)候的ALL
# 添加索引
alter table teacher add index tid_index (tid) ;
# 查看執(zhí)行計(jì)劃:以下寫(xiě)了一種等價(jià)SQL寫(xiě)法,查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select t.* from teacher t where t.tid in (1,2) ;
explain select t.* from teacher t where t.tid <3 ;結(jié)果如下:

⑥ index
查詢(xún)?nèi)克饕械臄?shù)據(jù)(掃描整個(gè)索引)
⑦ ALL
查詢(xún)?nèi)吭幢碇械臄?shù)據(jù)(暴力掃描全表)

注意:cid是索引字段,因此查詢(xún)索引字段,只需要掃描索引表即可。但是tid不是索引字段,查詢(xún)非索引字段,需要暴力掃描整個(gè)源表,會(huì)消耗更多的資源。
4)possible_keys和key
possible_keys可能用到的索引。是一種預(yù)測(cè),不準(zhǔn)。了解一下就好。
key指的是實(shí)際使用的索引。
# 先給course表的cname字段,添加一個(gè)索引
create index cname_index on course(cname);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc
where t.tcid= tc.tcid
and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;結(jié)果如下:

有一點(diǎn)需要注意的是:如果possible_key/key是NULL,則說(shuō)明沒(méi)用索引。
5)key_len
索引的長(zhǎng)度,用于判斷復(fù)合索引是否被完全使用(a,b,c)。
① 新建一張新表,用于測(cè)試
# 創(chuàng)建表
create table test_kl
(
name char(20) not null default ''
);
# 添加索引
alter table test_kl add index index_name(name) ;
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from test_kl where name ='' ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析:因?yàn)槲覜](méi)有設(shè)置服務(wù)端的字符集,因此默認(rèn)的字符集使用的是latin1,對(duì)于latin1一個(gè)字符代表一個(gè)字節(jié),因此這列的key_len的長(zhǎng)度是20,表示使用了name這個(gè)索引。
② 給test_kl表,新增name1列,該列沒(méi)有設(shè)置“not null”
結(jié)果如下:

結(jié)果分析:如果索引字段可以為null,則mysql底層會(huì)使用1個(gè)字節(jié)用于標(biāo)識(shí)。
③ 刪除原來(lái)的索引name和name1,新增一個(gè)復(fù)合索引
# 刪除原來(lái)的索引name和name1
drop index index_name on test_kl ;
drop index index_name1 on test_kl ;
# 增加一個(gè)復(fù)合索引
create index name_name1_index on test_kl(name,name1);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from test_kl where name1 = '' ; --121
explain select * from test_kl where name = '' ; --60結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 對(duì)于下面這個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,可以看到我們只使用了復(fù)合索引的第一個(gè)索引字段name,因此key_len是20,這個(gè)很清楚。再看上面這個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,我們雖然僅僅在where后面使用了復(fù)合索引字段中的name1字段,但是你要使用復(fù)合索引的第2個(gè)索引字段,會(huì)默認(rèn)使用了復(fù)合索引的第1個(gè)索引字段name,由于name1可以是null,因此key_len = 20 + 20 + 1 = 41呀!
④ 再次怎加一個(gè)name2字段,并為該字段創(chuàng)建一個(gè)索引。
不同的是:該字段數(shù)據(jù)類(lèi)型是varchar
# 新增一個(gè)字段name2,name2可以為null
alter table test_kl add column name2 varchar(20) ;
# 給name2字段,設(shè)置為索引字段
alter table test_kl add index name2_index(name2) ;
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from test_kl where name2 = '' ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: key_len = 20 + 1 + 2,這個(gè)20 + 1我們知道,這個(gè)2又代表什么呢?原來(lái)varchar屬于可變長(zhǎng)度,在mysql底層中,用2個(gè)字節(jié)標(biāo)識(shí)可變長(zhǎng)度。
6)ref
這里的ref的作用,指明當(dāng)前表所參照的字段。
注意與type中的ref值區(qū)分。在type中,ref只是type類(lèi)型的一種選項(xiàng)值。
# 給course表的tid字段,添加一個(gè)索引
create index tid_index on course(tid);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from course c,teacher t
where c.tid = t.tid
and t.tname = 'tw';結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 有兩個(gè)索引,c表的c.tid引用的是t表的tid字段,因此可以看到顯示結(jié)果為【數(shù)據(jù)庫(kù)名.t.tid】,t表的t.name引用的是一個(gè)常量"tw",因此可以看到結(jié)果顯示為const,表示一個(gè)常量。
7)rows(這個(gè)目前還是有點(diǎn)疑惑)
被索引優(yōu)化查詢(xún)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù) (實(shí)際通過(guò)索引而查詢(xún)到的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù))
explain select *
from course c,teacher t
where c.tid = t.tid
and t.tname = 'tz' ;結(jié)果如下:

8)extra
表示其他的一些說(shuō)明,也很有用。
① using filesort:針對(duì)單索引的情況
當(dāng)出現(xiàn)了這個(gè)詞,表示你當(dāng)前的SQL性能消耗較大。表示進(jìn)行了一次“額外”的排序。常見(jiàn)于order by語(yǔ)句中。
Ⅰ 什么是“額外”的排序?
為了講清楚這個(gè),我們首先要知道什么是排序。我們?yōu)榱私o某一個(gè)字段進(jìn)行排序的時(shí)候,首先你得先查詢(xún)到這個(gè)字段,然后在將這個(gè)字段進(jìn)行排序。
緊接著,我們查看如下兩個(gè)SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃。
# 新建一張表,建表同時(shí)創(chuàng)建索引
create table test02
(
a1 char(3),
a2 char(3),
a3 char(3),
index idx_a1(a1),
index idx_a2(a2),
index idx_a3(a3)
);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from test02 where a1 ='' order by a1 ;
explain select * from test02 where a1 ='' order by a2 ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 對(duì)于第一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,where后面我們先查詢(xún)了a1字段,然后再利用a1做了依次排序,這個(gè)很輕松。但是對(duì)于第二個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,where后面我們查詢(xún)了a1字段,然而利用的卻是a2字段進(jìn)行排序,此時(shí)myql底層會(huì)進(jìn)行一次查詢(xún),進(jìn)行“額外”的排序。
總結(jié):對(duì)于單索引,如果排序和查找是同一個(gè)字段,則不會(huì)出現(xiàn)using filesort;如果排序和查找不是同一個(gè)字段,則會(huì)出現(xiàn)using filesort;因此where哪些字段,就order by哪些些字段。
② using filesort:針對(duì)復(fù)合索引的情況
不能跨列(官方術(shù)語(yǔ):最佳左前綴)
# 刪除test02的索引
drop index idx_a1 on test02;
drop index idx_a2 on test02;
drop index idx_a3 on test02;
# 創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
alter table test02 add index idx_a1_a2_a3 (a1,a2,a3) ;
# 查看下面SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃
explain select *from test02 where a1='' order by a3 ; --using filesort
explain select *from test02 where a2='' order by a3 ; --using filesort
explain select *from test02 where a1='' order by a2 ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 復(fù)合索引的順序是(a1,a2,a3),可以看到a1在最左邊,因此a1就叫做“最佳左前綴”,如果要使用后面的索引字段,必須先使用到這個(gè)a1字段。對(duì)于explain1,where后面我們使用a1字段,但是后面的排序使用了a3,直接跳過(guò)了a2,屬于跨列;對(duì)于explain2,where后面我們使用了a2字段,直接跳過(guò)了a1字段,也屬于跨列;對(duì)于explain3,where后面我們使用a1字段,后面使用的是a2字段,因此沒(méi)有出現(xiàn)【using filesort】。
③ using temporary
當(dāng)出現(xiàn)了這個(gè)詞,也表示你當(dāng)前的SQL性能消耗較大。這是由于當(dāng)前SQL用到了臨時(shí)表。一般出現(xiàn)在group by中。
explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a1 ;
explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a2 ; --using temporary結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 當(dāng)你查詢(xún)哪個(gè)字段,就按照那個(gè)字段分組,否則就會(huì)出現(xiàn)using temporary。
針對(duì)using temporary,我們?cè)诳匆粋€(gè)例子:
using temporary表示需要額外再使用一張表,一般出現(xiàn)在group by語(yǔ)句中。雖然已經(jīng)有表了,但是不適用,必須再來(lái)一張表。
再次來(lái)看mysql的編寫(xiě)過(guò)程和解析過(guò)程。
Ⅰ 編寫(xiě)過(guò)程
select dinstinct ..from ..join ..on ..where ..group by ..having ..order by ..limit ..Ⅱ 解析過(guò)程
from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..很顯然,where后是group by,然后才是select?;诖?,我們?cè)俨榭慈缦聝蓚€(gè)SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃。
explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a2,a4;
explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a3;分析如下: 對(duì)于第一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,where后面是a2和a4,接著我們按照a2和a4分組,很明顯這兩張表已經(jīng)有了,直接在a2和a4上分組就行了。但是對(duì)于第二個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,where后面是a2和a4,接著我們卻按照a3分組,很明顯我們沒(méi)有a3這張表,因此有需要再來(lái)一張臨時(shí)表a3。因此就會(huì)出現(xiàn)using temporary。
④ using index
當(dāng)你看到這個(gè)關(guān)鍵詞,恭喜你,表示你的SQL性能提升了。
using index稱(chēng)之為“索引覆蓋”。
當(dāng)出現(xiàn)了using index,就表示不用讀取源表,而只利用索引獲取數(shù)據(jù),不需要回源表查詢(xún)。
只要使用到的列,全部出現(xiàn)在索引中,就是索引覆蓋。
# 刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2_a3
drop index idx_a1_a2_a3 on test02;
# 重新創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
idx_a1_a2create index idx_a1_a2 on test02(a1,a2);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select a1,a3 from test02 where a1='' or a3= '' ;
explain select a1,a2 from test02 where a1='' and a2= '' ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 我們創(chuàng)建的是a1和a2的復(fù)合索引,對(duì)于第一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,我們卻出現(xiàn)了a3,該字段并沒(méi)有創(chuàng)建索引,因此沒(méi)有出現(xiàn)using index,而是using where,表示我們需要回表查詢(xún)。對(duì)于第二個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,屬于完全的索引覆蓋,因此出現(xiàn)了using index。
針對(duì)using index,我們?cè)诓榭匆粋€(gè)案例:
explain select a1,a2 from test02 where a1='' or a2= '' ;
explain select a1,a2 from test02;結(jié)果如下:
如果用到了索引覆蓋(using index時(shí)),會(huì)對(duì)possible_keys和key造成影響:
a.如果沒(méi)有where,則索引只出現(xiàn)在key中;
b.如果有where,則索引 出現(xiàn)在key和possible_keys中。
⑤ using where
表示需要【回表查詢(xún)】,表示既在索引中進(jìn)行了查詢(xún),又回到了源表進(jìn)行了查詢(xún)。
# 刪除test02中的復(fù)合索引idx_a1_a2
drop index idx_a1_a2 on test02;
# 將a1字段,新增為一個(gè)索引
create index a1_index on test02(a1);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select a1,a3 from test02 where a1="" and a3="" ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 我們既使用了索引a1,表示我們使用了索引進(jìn)行查詢(xún)。但是又對(duì)于a3字段,我們并沒(méi)有使用索引,因此對(duì)于a3字段,需要回源表查詢(xún),這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)了using where。
⑥ impossible where(了解)
當(dāng)where子句永遠(yuǎn)為False的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)impossible where
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select a1 from test02 where a1="a" and a1="b" ;結(jié)果如下:

6、優(yōu)化示例
1)引入案例
# 創(chuàng)建新表
create table test03
(
a1 int(4) not null,
a2 int(4) not null,
a3 int(4) not null,
a4 int(4) not null
);
# 創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
create index a1_a2_a3_test03 on test03(a1,a2,a3);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select a3 from test03 where a1=1 and a2=2 and a3=3;結(jié)果如下:

推薦寫(xiě)法: 復(fù)合索引順序和使用順序一致。
下面看看【不推薦寫(xiě)法】:復(fù)合索引順序和使用順序不一致。
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select a3 from test03 where a3=1 and a2=2 and a1=3;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 雖然結(jié)果和上述結(jié)果一致,但是不推薦這樣寫(xiě)。但是這樣寫(xiě)怎么又沒(méi)有問(wèn)題呢?這是由于SQL優(yōu)化器的功勞,它幫我們調(diào)整了順序。
最后再補(bǔ)充一點(diǎn):對(duì)于復(fù)合索引,不要跨列使用
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select a3 from test03 where a1=1 and a3=2 group by a3;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: a1_a2_a3是一個(gè)復(fù)合索引,我們使用a1索引后,直接跨列使用了a3,直接跳過(guò)索引a2,因此索引a3失效了,當(dāng)使用a3進(jìn)行分組的時(shí)候,就會(huì)出現(xiàn)using where。
2)單表優(yōu)化
# 創(chuàng)建新表
create table book
(
bid int(4) primary key,
name varchar(20) not null,
authorid int(4) not null,
publicid int(4) not null,
typeid int(4) not null
);
# 插入數(shù)據(jù)
insert into book values(1,'tjava',1,1,2) ;
insert into book values(2,'tc',2,1,2) ;
insert into book values(3,'wx',3,2,1) ;
insert into book values(4,'math',4,2,3) ;結(jié)果如下:

案例:查詢(xún)authorid=1且typeid為2或3的bid,并根據(jù)typeid降序排列。
explain
select bid from book
where typeid in(2,3) and authorid=1
order by typeid desc ;結(jié)果如下:

這是沒(méi)有進(jìn)行任何優(yōu)化的SQL,可以看到typ為ALL類(lèi)型,extra為using filesort,可以想象這個(gè)SQL有多恐怖。
優(yōu)化:添加索引的時(shí)候,要根據(jù)MySQL解析順序添加索引,又回到了MySQL的解析順序,下面我們?cè)賮?lái)看看MySQL的解析順序。
from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..① 優(yōu)化1:基于此,我們進(jìn)行索引的添加,并再次查看執(zhí)行計(jì)劃。
# 添加索引
create index typeid_authorid_bid on book(typeid,authorid,bid);
# 再次查看執(zhí)行計(jì)劃
explain
select bid from book
where typeid in(2,3) and authorid=1
order by typeid desc ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 結(jié)果并不是和我們想象的一樣,還是出現(xiàn)了using where,查看索引長(zhǎng)度key_len=8,表示我們只使用了2個(gè)索引,有一個(gè)索引失效了。
② 優(yōu)化2:使用了in有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致索引失效,基于此有了如下一種優(yōu)化思路。
將in字段放在最后面。需要注意一點(diǎn):每次創(chuàng)建新的索引的時(shí)候,最好是刪除以前的廢棄索引,否則有時(shí)候會(huì)產(chǎn)生干擾(索引之間)。
# 刪除以前的索引
drop index typeid_authorid_bid on book;
# 再次創(chuàng)建索引
create index authorid_typeid_bid on book(authorid,typeid,bid);
# 再次查看執(zhí)行計(jì)劃
explain
select bid from book
where authorid=1 and typeid in(2,3)
order by typeid desc ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 這里雖然沒(méi)有變化,但是這是一種優(yōu)化思路。
總結(jié)如下:
a.最佳做前綴,保持索引的定義和使用的順序一致性
b.索引需要逐步優(yōu)化(每次創(chuàng)建新索引,根據(jù)情況需要?jiǎng)h除以前的廢棄索引)
c.將含In的范圍查詢(xún),放到where條件的最后,防止失效。
本例中同時(shí)出現(xiàn)了Using where(需要回原表); Using index(不需要回原表):原因,where authorid=1 and typeid in(2,3)中authorid在索引(authorid,typeid,bid)中,因此不需要回原表(直接在索引表中能查到);而typeid雖然也在索引(authorid,typeid,bid)中,但是含in的范圍查詢(xún)已經(jīng)使該typeid索引失效,因此相當(dāng)于沒(méi)有typeid這個(gè)索引,所以需要回原表(using where);
例如以下沒(méi)有了In,則不會(huì)出現(xiàn)using where:
explain select bid from book
where authorid=1 and typeid =3
order by typeid desc ;結(jié)果如下:

3)兩表優(yōu)化
# 創(chuàng)建teacher2新表
create table teacher2
(
tid int(4) primary key,
cid int(4) not null
);
# 插入數(shù)據(jù)
insert into teacher2 values(1,2);
insert into teacher2 values(2,1);
insert into teacher2 values(3,3);
# 創(chuàng)建course2新表
create table course2
(
cid int(4) ,
cname varchar(20)
);
# 插入數(shù)據(jù)
insert into course2 values(1,'java');
insert into course2 values(2,'python');
insert into course2 values(3,'kotlin');案例:使用一個(gè)左連接,查找教java課程的所有信息。
explain
select *
from teacher2 t
left outer join course2 c
on t.cid=c.cid
where c.cname='java';結(jié)果如下:

① 優(yōu)化
對(duì)于兩張表,索引往哪里加?答:對(duì)于表連接,小表驅(qū)動(dòng)大表。索引建立在經(jīng)常使用的字段上。
為什么小表驅(qū)動(dòng)大表好一些呢?
小表:10
大表:300
# 小表驅(qū)動(dòng)大表
select ...where 小表.x10=大表.x300 ;
for(int i=0;i<小表.length10;i++)
{
for(int j=0;j<大表.length300;j++)
{
...
}
}
# 大表驅(qū)動(dòng)小表
select ...where 大表.x300=小表.x10 ;
for(int i=0;i<大表.length300;i++)
{
for(int j=0;j<小表.length10;j++)
{
...
}
}分析: 以上2個(gè)FOR循環(huán),最終都會(huì)循環(huán)3000次;但是對(duì)于雙層循環(huán)來(lái)說(shuō):一般建議,將數(shù)據(jù)小的循環(huán),放外層。數(shù)據(jù)大的循環(huán),放內(nèi)層。不用管這是為什么,這是編程語(yǔ)言的一個(gè)原則,對(duì)于雙重循環(huán),外層循環(huán)少,內(nèi)存循環(huán)大,程序的性能越高。
結(jié)論:當(dāng)編寫(xiě)【…on t.cid=c.cid】時(shí),將數(shù)據(jù)量小的表放左邊(假設(shè)此時(shí)t表數(shù)據(jù)量小,c表數(shù)據(jù)量大。)
我們已經(jīng)知道了,對(duì)于兩表連接,需要利用小表驅(qū)動(dòng)大表,例如【…on t.cid=c.cid】,t如果是小表(10條),c如果是大表(300條),那么t每循環(huán)1次,就需要循環(huán)300次,即t表的t.cid字段屬于,經(jīng)常使用的字段,因此需要給cid字段添加索引。
更深入的說(shuō)明: 一般情況下,左連接給左表加索引。右連接給右表加索引。其他表需不需要加索引,我們逐步嘗試。
# 給左表的字段加索引
create index cid_teacher2 on teacher2(cid);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain
select *
from teacher2 t
left outer join course2 c
on t.cid=c.cid
where c.cname='java';結(jié)果如下:

當(dāng)然你可以下去接著優(yōu)化,給cname添加一個(gè)索引。索引優(yōu)化是一個(gè)逐步的過(guò)程,需要一點(diǎn)點(diǎn)嘗試。
# 給cname的字段加索引
create index cname_course2 on course2(cname);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain
select t.cid,c.cname
from teacher2 t
left outer join course2 c
on t.cid=c.cid
where c.cname='java';結(jié)果如下:

最后補(bǔ)充一個(gè):Using join buffer是extra中的一個(gè)選項(xiàng),表示Mysql引擎使用了“連接緩存”,即MySQL底層動(dòng)了你的SQL,你寫(xiě)的太差了。
4)三表優(yōu)化
- 大于等于張表,優(yōu)化原則一樣
- 小表驅(qū)動(dòng)大表
- 索引建立在經(jīng)常查詢(xún)的字段上
7、避免索引失效的一些原則
① 復(fù)合索引需要注意的點(diǎn)
- 復(fù)合索引,不要跨列或無(wú)序使用(最佳左前綴)
- 復(fù)合索引,盡量使用全索引匹配,也就是說(shuō),你建立幾個(gè)索引,就使用幾個(gè)索引
② 不要在索引上進(jìn)行任何操作(計(jì)算、函數(shù)、類(lèi)型轉(zhuǎn)換),否則索引失效
explain select * from book where authorid = 1 and typeid = 2;
explain select * from book where authorid*2 = 1 and typeid = 2 ;結(jié)果如下:

③ 索引不能使用不等于(!= <>)或is null (is not null),否則自身以及右側(cè)所有全部失效(針對(duì)大多數(shù)情況)。復(fù)合索引中如果有>,則自身和右側(cè)索引全部失效。
# 針對(duì)不是復(fù)合索引的情況
explain select * from book where authorid != 1 and typeid =2 ;
explain select * from book where authorid != 1 and typeid !=2 ;結(jié)果如下:

再觀(guān)看下面這個(gè)案例:
# 刪除單獨(dú)的索引
drop index authorid_index on book;
drop index typeid_index on book;
# 創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引
alter table book add index idx_book_at (authorid,typeid);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from book where authorid > 1 and typeid = 2 ;
explain select * from book where authorid = 1 and typeid > 2 ;結(jié)果如下:

結(jié)論:復(fù)合索引中如果有【>】,則自身和右側(cè)索引全部失效。
在看看復(fù)合索引中有【<】的情況:

我們學(xué)習(xí)索引優(yōu)化 ,是一個(gè)大部分情況適用的結(jié)論,但由于SQL優(yōu)化器等原因 該結(jié)論不是100%正確。一般而言, 范圍查詢(xún)(> < in),之后的索引失效。
④ SQL優(yōu)化,是一種概率層面的優(yōu)化。至于是否實(shí)際使用了我們的優(yōu)化,需要通過(guò)explain進(jìn)行推測(cè)。
# 刪除復(fù)合索引
drop index authorid_typeid_bid on book;
# 為authorid和typeid,分別創(chuàng)建索引
create index authorid_index on book(authorid);
create index typeid_index on book(typeid);
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;結(jié)果如下:

結(jié)果分析: 我們創(chuàng)建了兩個(gè)索引,但是實(shí)際上只使用了一個(gè)索引。因?yàn)閷?duì)于兩個(gè)單獨(dú)的索引,程序覺(jué)得只用一個(gè)索引就夠了,不需要使用兩個(gè)。
當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引,再次執(zhí)行上面的SQL:
# 查看執(zhí)行計(jì)劃
explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;結(jié)果如下:

⑤ 索引覆蓋,百分之百?zèng)]問(wèn)題
⑥ like盡量以“常量”開(kāi)頭,不要以’%'開(kāi)頭,否則索引失效
explain select * from teacher where tname like "%x%" ;
explain select * from teacher where tname like 'x%';
explain select tname from teacher where tname like '%x%';結(jié)果如下:

結(jié)論如下: like盡量不要使用類(lèi)似"%x%"情況,但是可以使用"x%"情況。如果非使用 "%x%"情況,需要使用索引覆蓋。
⑦ 盡量不要使用類(lèi)型轉(zhuǎn)換(顯示、隱式),否則索引失效
explain select * from teacher where tname = 'abc' ;
explain select * from teacher where tname = 123 ;結(jié)果如下:

⑧ 盡量不要使用or,否則索引失效
explain select * from teacher where tname ='' and tcid >1 ;
explain select * from teacher where tname ='' or tcid >1 ;結(jié)果如下:

注意:or很猛,會(huì)讓自身索引和左右兩側(cè)的索引都失效。
8、一些其他的優(yōu)化方法
1)exists和in的優(yōu)化
如果子查詢(xún)的數(shù)據(jù)集大,則使用exist關(guān)鍵字,效率高。
select ..from table where exist (子查詢(xún)) ;
select ..from table where 字段 in (子查詢(xún)) ;2)order by優(yōu)化
- IO就是訪(fǎng)問(wèn)硬盤(pán)文件的次數(shù)
- using filesort 有兩種算法:雙路排序、單路排序(根據(jù)IO的次數(shù))
- MySQL4.1之前默認(rèn)使用雙路排序;雙路:掃描2次磁盤(pán)(1:從磁盤(pán)讀取排序字段,對(duì)排序字段進(jìn)行排序(在buffer中進(jìn)行的排序)2:掃描其他字段)
- MySQL4.1之后默認(rèn)使用單路排序:只讀取一次(全部字段),在buffer中進(jìn)行排序。但種單路排序會(huì)有一定的隱患(不一定真的是“單路/1次IO”,有可能多次IO)。原因:如果數(shù)據(jù)量特別大,則無(wú)法將所有字段的數(shù)據(jù)一次性讀取完畢,因此會(huì)進(jìn)行“分片讀取、多次讀取”。
- 注意:?jiǎn)温放判?比雙路排序 會(huì)占用更多的buffer。
- 單路排序在使用時(shí),如果數(shù)據(jù)大,可以考慮調(diào)大buffer的容量大?。?/li>
# 不一定真的是“單路/1次IO”,有可能多次IO
set max_length_for_sort_data = 1024如果max_length_for_sort_data值太低,則mysql會(huì)自動(dòng)從 單路->雙路(太低:需要排序的列的總大小超過(guò)了max_length_for_sort_data定義的字節(jié)數(shù))
① 提高order by查詢(xún)的策略:
- 選擇使用單路、雙路 ;調(diào)整buffer的容量大小
- 避免使用select * …(select后面寫(xiě)所有字段,也比寫(xiě)*效率高)
- 復(fù)合索引,不要跨列使用 ,避免using filesort保證全部的排序字段,排序的一致性(都是升序或降序)




























