[MySQL进阶]——索引优化与查询优化

笔记整理自【宋红康】MySQL数据库（mysql安装/基础/高级/优化），还参考网上的其他技术文章作为补充，具体参考链接在文末

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索引失效案例

其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器？基于cost开销
（CostBaseOptimizer），它不是基于规则（Rule-Basedoptimizer），也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。

以下分析均以这两张表为例：

CREATE TABLE `class` (
 `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `className` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
 `address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
 `monitor` INT NULL ,
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
 
CREATE TABLE `student` (
 `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `stuno` INT NOT NULL ,
 `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
 `age` INT(3) DEFAULT NULL,
 `classId` INT(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
 #CONSTRAINT `fk_class_id` FOREIGN KEY (`classId`) REFERENCES `t_class` (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

1、全值匹配

全值匹配，对索引中所有列都指定具体值，该情况下，索引生效，执行效率高。

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,NAME);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND NAME = 'abcd';

2、最佳左前缀法则（带头索引不能死，中间索引不能断）

如果索引了多个列，要遵守最佳左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

创建如下联合索引

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,NAME);

（1）带头索引死，查询不是从索引的最左边开始

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name = 'abcd';

(2)中间索引断（带头索引生效，其他索引失效）

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd' ;

结论：

MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段。
对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段！索引后面的字段都无法被使用。
如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。

拓展：Alibaba《Java开发手册》

索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

3、主键插入顺序

对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显式的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。

而记录又是存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序，所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插

而如果我们插入的主键值忽大忽小的话，就比较麻烦了，假设某个数据页存储的记录已经满了，它存储的主键值在1~100之间：

如果此时再插入一条主键值为 9 的记录，那它插入的位置就如下图：

可这个数据页已经满了，再插进来咋办呢？我们需要把当前页面分裂成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。

页面分裂和记录移位意味着什么？意味着：性能损耗！所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的主键值依次递增，这样就不会发生这样的性能损耗了。

4、计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

创建索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

第一种：索引优化生效

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

第二种：索引优化失效

 EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';

5、范围条件右边的列索引失效

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student
WHERE student.age=30 AND student.classId>20 AND student.name = 'abc' ;

将范围查询条件放置语句最后：

#创建索引
create index idx_age_name_classid on student(age,name,classid);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abc' AND student.classId>20 ;

6、不等于(!= 或者<>)索引失效

7、is null可以使用索引，is not null无法使用索引

8、like以通配符%开头索引失效

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

9、OR 前后存在非索引的列，索引失效

（1）未使用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

（2）使用到索引

#创建索引
create index idx_age on student(age)
create index idx_name on student(name)

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR name = 'Abel';

10、数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效

关联查询优化

采用左外连接

LEFT JOIN 条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以右边是我们的关键点,一定需要建立索引。

ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card); #【被驱动表】，可以避免全表扫描
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

采用内连接

MySQL自动选择驱动表，优先选择有索引的表作为被驱动表

ALTER TABLE type ADD INDEX X (card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

join语句原理

EXPLAIN SELECT * FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 ON (t1.a=t2.a)

可以看到，在这条语句里，被驱动表t2的字段a上有索引，join过程用上了这个索引，因此这个语句的执行流程是这样的：

从表t1中读入一行数据 R；
从数据行R中，取出a字段到表t2里去查找；
取出表t2中满足条件的行，跟R组成一行，作为结果集的一部分；
重复执行步骤1到3，直到表t1的末尾循环结束。

这个过程是先遍历表t1，然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2中查找满足条件的记录。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为 “Index Nested-Loop Join”，简称NLJ

在这个流程里：

对驱动表t1做了全表扫描，这个过程需要扫描100行；
而对于每一行R，根据a字段去表t2查找，走的是树搜索过程。由于我们构造的数据都是一一对应的，因此每次的搜索过程都只扫描一行，也是总共扫描100行；
所以，整个执行流程，总扫描行数是200。

引申问题1：能不能使用join？

假设不使用join，那我们就只能用单表查询。我们看看上面这条语句的需求，用单表查询怎么实现。
1，执行 select*from t1，查出表1的所有数据，这里有100行；
2．循环遍历这100行数据：

从每一行R取出字段a的值SR.a；
执行 select * from t2 where a=$R.a；
把返回的结果和R构成结果集的一行。

可以看到，在这个查询过程，也是扫描了200行，但是总共执行了101 (100+1)条语句，比直接join多了100次交互。除此之外，客户端还要自己拼接SQL语句和结果。显然，这么做还不如直接join好。

引申问题2：怎么选择驱动表？

假设驱动表是走全表扫描，而被驱动表是走树搜索
假设被驱动表的行数是M。每次在被驱动表查一行数据，要先搜索索引a，再搜索主键索引。每次搜索一棵树近似复杂度是以2为底的M的对数，记为log2M，所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是2*10g2M.
假设驱动表的行数是N，执行过程就要扫描驱动表N行，然后对于每一行，到被驱动表上匹配一次。
因此整个执行过程，近似复杂度是N+N+210g2M
显然，N对扫描行数的影响更大，因此应该让小表来做驱动表**。

两个结论：

使用join语句，性能比强行拆成多个单表执行SQL语句的性能要好；

如果使用join语句的话，需要让小表做驱动表。

Simple Nested-Loop Join

注意，上面结论的前提是"可以使用被驱动表的索引"。

接下来，我们再看看被驱动表用不上索引的情况。由于表t的字段b上没有索引，因此执行流程时，每次到2去匹配的时候，就要做一次全表扫描。这个算法叫做"Simple Nested-Loop Join"。
此时，这个SQL请求就要扫描表2多达100次，总共扫描190*1000=18万行，这还只是两个小表，如果1和t2都是10万行的表，就要扫描100亿行。
所以，MysQL也没有使用这个Simple Nested-Loop Join算法，而是使用了另一个叫作"Block Nested-Loop Join"的算法，简称BNL

这时候，被驱动表上没有可用的索引，算法的流程是这样的：

1，把表1的数据读入线程内存join.buffer中，由于我们这个语句中写的是select，因此是把整个表t1放入了内存；

2.扫描表t，把表2中的每一行取出来，跟join-buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。

simple Nested-Loop Join和Block Nested-Loop Join那个效率高

如果使用simple Nested-Loop Join算法进行查询，两个算法扫描行数是相同的。因此，从时间复杂度上来说，这两个算法是一样的。

但是，Block Nested-Loop Join算法的这10万次判断是内存操作，速度上会快很多，性能也更好。

要是表t1是一个大表，join_buffer放不下怎么办？

join_buffer的大小是由参数join-buffer-size设定的，默认值是256k。如果放不下表t1的所有数据话，策略径简单，就是分段放，再执行；

执行过程就变成了：

扫描表 t1 顺序读取数据行放 join-buffer 中放完第88行 join_buffer 满了，继续第2步；
扫描表t2，把表2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的，作为结果集的一部分返回。
然后把剩下的表t1数据再放到join_buffer中，继续上一步操作。

这个流程才体现出了这个算法名字中"Block"的由来，表示“分块去join".

假设，驱动表的数据行数是N，需要分K段才能完成算法流程，被驱动表的数据行数是M.

注意，这里的K不是常数，N越大k就会越大，因此把K表示为 入 * N，显然的取值范围是（0，1）
所以，在这个算法的执行过程中：

扫描行数是 N+ 入 * N * M
内存判断 N * M次。

显然，内存判断次数是不受选择哪个表作为驱动表影响的。而考虑到扫描行数，在M和N大小确定的情况下，N小一些，整个算式的结果会更小。

所以结论是，应该让小表当驱动表

如何优化？

在 N+入NM 这个式子里，入才是影响扫描行数的关键因素，这个值越小越好。

刚刚我们说了N越大，分段数K越大。那么，N固定的时候，什么参数会影响K的大小呢？（也就是入的大小）

答案是join_buffer_size越大，一次可以放入的行越多，分成的段数也就越少，对被驱动表（t2）的扫描次教就越少

总结1：能不能使用xxx join语句?

1，如果可以使用Index NesteH-Loop Join算法，也就是说可以用上被驱动表上的索引，是没问题的；

2.如果使用Block Nested-Loop Join算法，扫描行数就会过多。尤其是在大表上的join操作，这样可能要扫描被驱动表很多次，会占用大量的系统资源。所以这种join尽量不要用。

所以你在判断要不要使用join语句时，就是看explain结果里面，Extra字段里面有没有出现"Block Nested Loop"字样。

总结2：如果要使用join，应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表？

1.如果是Index Nested-Loop Join算法，应该选择小表做驱动表；
2，如果是Block Nested-Loop Join算法：

在join_buffer-size多大时候，是一样的；
在join_buffersize不够多大的时候（这种情况更常见），应该选择小表做驱动表。

所以，这个问题的结论就是，总是应该使用小表做驱动表。

总结3：什么叫作“小表”？

在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。

小结

保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引需
要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表。减少外层循环的次数。
INNER JOIN 时，MySQL会自动将小结果集的表选为驱动表。选择相信MySQL优化策略。
能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)
不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用 JOIN 来代替子查询。
衍生表建不了索引

子查询优化

子查询是 MySQL 的一项重要的功能，可以帮助我们通过一个 SQL 语句实现比较复杂的查询。但是，子查询的执行效率不高。

原因：

① 执行子查询时，MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表，然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后，再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

② 子查询的结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。

③ 对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。

如何优化？

在MySQL中，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快，如果查询中使用索引的话，性能就会更好。

排序优化

在 WHERE 条件字段上加索引，但是为什么在 ORDER BY 字段上还要加索引呢？

优化建议：

SQL 中，可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引，目的是在 WHERE 子句中避免全表扫描，在 ORDER BY 子句 避免使用 FileSort 排序 。当然，某些情况下全表扫描，或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说，我们还是要避免，以提高查询效率。
尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列；如果不同就使用联合索引。
无法使用 Index 时，需要对 FileSort 方式进行调优。

两个索引同时存在，mysql自动选择最优的方案。。但是，随着数据量的变化，选择的索引也会随之变化的。

当【范围条件】和【group by 或者 order by】的字段出现二选一时，优先观察条件字段的过滤数量，如果过滤的数据足够多，而需要排序的数据并不多时，优先把索引放在范围字段上。反之，亦然。

filesort算法：双路排序和单路排序

双路排序（慢）- MySQL 4.1之前是使用双路排序 ，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据，读取行指针和 order by列 ，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出- 从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从磁盘取其他字段。取一批数据，要对磁盘进行两次扫描，众所周知，IO是很耗时的，所以在mysql4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。
单路排序（快）从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出，它的效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO，但是它会使用更多的空间，因为它把每一行都保存在内存中了。

结论及引申出的问题

由于单路是后出的，总体而言好过双路
但是用单路有问题- 在sort-buffer中p，单路比多路要多占用很多空间，因为单路是把所有字段都取出，所以有可能取出的数据的总大小超出了sort.buffer的容量，导致每次只能取sort-buffer容量大小的数据，进行排序（创建tmp文件，多路合并），排完再取sort-buffer容最大小，再排…而多次/0.- 单路本来想省一次1/0操作，反而导致了大量的1/0操作，反而得不偿失。

优化策略

1、尝试提高sort buffer-size

不管用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针对每个进程（connection）1M-8M之间调整。MySQL5.7，InnoDB存储引默认值是1048576字节，1MB

2、尝试提高max_length_for_sort_data

提高这个参数，会增加用改进算法的概率。
但是如果设的太高，数据总容量超出sort buffer size的概率就增大，明显症状是高的磁盘I/O 活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列的总长度大于max_length-for-sort_data，使用双路算法，否则使用单路算法。

3、Order by 时select*是一个大忌。最好只Query 的字段。

当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data，而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时，会用改进后的算法——单路排序，否则用老算法——多路排序。
两种算法的数据都有可能超出sort_buffer_size的容量，超出之后，会创建tmp文件进行合并排序，导致多次 I/O，但是用单路排序算法的风险会大一些，所以要提高sort_buffer_size

GROUP BY优化

group by 使用索引的原则几乎跟order by一致，group by 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引。
group by 先排序再分组，遵照索引建的最佳左前缀法则
当无法使用索引列，增大 max_length_for_sort_data 和 sort_buffer_size 参数的设置
where效率高于having，能写在where限定的条件就不要写在having中了
减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。## 优化分页查询

优化思路一

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

EXPLAIN SELECT * FROM student t,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10)
a
WHERE t.id = a.id;

优化思路二

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询 (比如缩小其查询范围)

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;

优先考虑覆盖索引

什么是覆盖索引？

理解方式一：索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

理解方式二：非聚簇复合索引的一种形式，它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列（即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段）。

简单说就是， 索引列+主键 包含 SELECT 到 FROM之间查询的列 。

覆盖索引的利弊

好处：

避免Innodb表进行索引的二次查询（回表）Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据，在查找到相应的键值后，还需通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所要的数据，避免了对主键的二次查询，减少了IO操作，提升了查询效率。
可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的碰机读取的IO转变成索引查找的顺序IO

弊端：

索引字段的维护总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务 DBA，或者称为业务数据架构师的工作。

如何给字符串添加索引

前缀索引

MySQL是支持前缀索引的。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

mysql> alter table teacher add index index1(email);
#或
mysql> alter table teacher add index index2(email(6))

这两种不同的定义在数据结构和存储上有什么区别呢？下图就是这两个索引的示意图。

如果使用的是index1（即email整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：

从index1索引树找到满足索引值是’ zhangssxyz@xxx.com ’的这条记录，取得ID2的值；
到主键上查到主键值是ID2的行，判断email的值是正确的，将这行记录加入结果集；
3取index1索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足email=’ zhangssxyz@xxx.com ’的条件了，循环结束。这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。

如果使用的是index2（即email(6)索引结构），执行顺序是这样的：

从index2索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是ID1；
到主键上查到主键值是ID1的行，判断出email的值不是’ zhangssxyz@xxx.com ’，这行记录丢弃；
取index2上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出ID2，再到ID索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；
重复上一步，直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。前面已经讲过区分度，区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。

前缀索引的弊端

区分度不高的情况下效率较低

如果使用了索引列前缀，比方说前边只把address列的前12个字符放到了二级索引中，下边这个查询可能就有点儿尴尬了：

SELECT * FROM shop ORDER BY address LIMIT 12;

因为二级索引中不包含完整的address列信息，所以无法对前12个字符相同，后边的字符不同的记录进行排序，也就是使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序，只能使用文件排序。

拓展：Alibaba《Java开发手册》
【强制】在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会高达90%以上，可以使用count（distinct left（列名，索引长度）/count（）的区分度来确定。

对于区分度不高的情况如何处理？- 第一种方式是使用倒序存储。比如你存储身份证号的时候把它倒过来存，后6位就可以提供足够高的区分度- 第二种方式使用hash字段

前缀索引对覆盖索引的影响

select id, email from teacher where email='songhongkangexxxIcom'

如果使用index1（即emai整个字符串的索引结构）的话，可以利用覆盖索引，从index1查到结束后直接就返回了，不需要回到D索引再去查一次。

而如果使用index2（即email（6）索引结构）的话，就不得不回到ID索引再去判断email字段的值
即使你将indexz的定义修改为email（18）的前缀索引，这时候虽然index2已经包含了所有的信息，但InnoDB还是要回到ID索引再查一下，因为系统并不确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。

使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

索引下推

Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。ICP可以减少存储引擎访问基表的次数以及MySQL服务器访问存储引擎的次数。

使用前后的扫描过程

在不使用ICP索引扫描的过程：

storage层：只将满足index key条件的索引记录对应的整行记录取出，返回给server层

server 层：对返回的数据，使用后面的where条件过滤，直至返回最后一行

使用ICP扫描的过程：

storage层：

首先将index key条件满足的索引记录区间确定，然后在索引上使用index filter进行过滤。将满足的index filter条件的索引记录才去回表，取出整行记录返回server层，不满足index filter条件的索引记录丢弃，不回表、也不会返回server层。

server 层：

对返回的数据，使用table filter条件做最后的过滤

例子：

SELECT * FROM tuser
WHERE NAME LIKE '张%'
AND age = 10
AND ismale = 1

不使用索引下推，根据二级索引直接返回

使用索引下推，在二级索引的基础上还会进行筛选，不符合条件的不会回表

使用前后的成本差别

使用前，存储层多返回了需要被index filter过滤掉的整行记录

使用ICP后，直接就去掉了不满足index filter条件的记录，省去了他们回表和传递到server层的成本。

ICP的 加速效果 取决于在存储引擎内通过 ICP筛选掉的数据的比例。

ICP的使用条件

① 只能用于二级索引(secondary index)

②explain显示的执行计划中type值（join 类型）为 range 、 ref 、 eq_ref 或者 ref_or_null 。 ③ 并非全部where条件都可以用ICP筛选，如果where条件的字段不在索引列中，还是要读取整表的记录到server端做where过滤。

④ ICP可以用于MyISAM和InnnoDB存储引擎 ⑤ MySQL 5.6版本的不支持分区表的ICP功能，5.7版本的开始支持。

⑥ 当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP优化方法

普通索引 vs 唯一索引

假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引，假设字段 k 上的值都不重复。这个表的建表语句是：

mysql> create table test(
id int primary key,
k int not null,
name varchar(16),
index (k)
)engine=InnoDB;

表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)。

查询过程

假设，执行查询的语句是 select id from test where k=5。

对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。
对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是， 微乎其微。

更新过程

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，介绍一下change buffer。

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下， InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为 merge 。除了访问这个数据页会触发merge外，系统有后台线程会定期 merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge 操作。

如果能够将更新操作先记录在change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用 buffer pool 的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。

唯一索引的更新就不能使用change buffer ，实际上也只有普通索引可以使用。

change buffer的使用场景

change buffer只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引。那么，现在有一个问题就是：普通索引的所有场景，使用change buffer都可以起到加速作用吗？

因为merge的时候是真正进行数据更新的时刻，而change buffer的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做merge之前，change buffer记录的变更越多（也就是这个页面上要更新的次数越多），收益就越大。

因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时change buffer的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发merge过程。这样随机访问10的次数不会减少，反而增加了change buffer的维护代价。所以，对于这种业务模式来说，change buffer反而起到了副作用

普通索引和唯一索引应该怎么选择？

其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，建议你 尽量选择普通索引 。

在实际使用中会发现，普通索引和 change buffer 的配合使用，对于数据量大的表的更新优化还是很明显的。
如果所有的更新后面，都马上伴随着对这个记录的查询，那么你应该关闭change buffer 。而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。
由于唯一索引用不上change buffer的优化机制，因此如果业务可以接受，从性能角度出发建议优先考虑非唯一索引。但是如果"业务可能无法确保"的情况下，怎么处理呢？

首先，业务正确性优先。我们的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下，讨论性能问题。
然后，在一些“ 归档库 ”的场景，你是可以考虑使用唯一索引的。

其它查询优化策略

EXISTS 和 IN 的区分

in 和 exists 的区别：如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用 in，反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用 exists。

其实我们区分 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，所以我们会以驱动表的快速返回为目标，那么就会考虑到索引及结果集的关系，另外 in 是不对 NULL 进行处理。

in 是把外表和内表作 hash 连接，而 exists 是对外表作 loop 循环，每次 loop 循环再对内表进行查询。一直以来认为 exists 比 in 效率高的说法是不准确的。

COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率

问：在 MySQL 中统计数据表的行数，可以使用三种方式： SELECT COUNT(*) 、 SELECT COUNT(1) 和 SELECT COUNT(具体字段) ，使用这三者之间的查询效率是怎样的？

答：

前提：如果你要统计的是某个字段的非空数据行数，则另当别论，毕竟比较执行效率的前提是结果一样才可以。

环节1
COUNT（ * ）和COUNT（1）都是对所有结果进行COUNT，COUNT（*）和COUNT（1）本质上并没有区别（二者执行时间可能略有差别，不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的）。

如果有WHERE子句，则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计；如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计。

环节2
如果是MylSAM存储引擎，统计数据表的行数只需要0（1）的复杂度，这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值，而一致性则由表级锁来保证

如果是InnoDB存储引擎，因为InnoDB支持事务，采用行级锁和MVCC机制，所以无法像MyISAM一样，维护个row_count变量，因此需要采用扫描全表，是0（n）的复杂度，进行循环+计数的方式来完成统计。

环节3：
在InnoDB引擎中，如果采用COUNT（具体字段）来统计数据行数，要尽量采用二级索引1因为主键采用的索引是聚簇索引，聚簇索引包含的信息多，明显会大于二级索引（非聚簇索引）。

对于coUNT（*）和cOUNT（1）来说，它们不需要查找具体的行，只是统计行数，系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。

如果有多个二级索引，会使用key-len小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候，才会采用主键索引来进行统计。

关于SELECT( * )

在表查询中，建议明确字段，不要使用 * 作为查询的字段列表，推荐使用SELECT <字段列表> 查询。

原因：

1、使用 * 号查询，会查询出多个我们不需要的字段，增加sql执行的时间，同时大量的多余字段，会增加网络开销

2、对于无用的大字段，如 varchar、blob、text，会增加 io 操作

3、失去MySQL优化器“覆盖索引”策略优化的可能性

4、连接查询时，使用

无法进入缓冲池

每次驱动表加载一条数据到内存中，然后被驱动表所有的数据都需要往内存中加载一遍进行比较。效率很低，所以mysql中可以指定一个缓冲池的大小，缓冲池大的话可以同时加载多条驱动表的数据进行比较，放的数据条数越多性能io操作就越少，性能也就越好。所以，如果此时使用
select *
放一些无用的列，只会白白的占用缓冲空间。浪费本可以提高性能的机会。

LIMIT 1 对优化的影响

针对的是会扫描全表的 SQL 语句，如果你可以确定结果集只有一条，那么加上 LIMIT 1 的时候，当找到一条结果的时候就不会继续扫描了，这样会加快查询速度。

如果数据表已经对字段建立了唯一索引，那么可以通过索引进行查询，不会全表扫描的话，就不需要加上 LIMIT 1 了。

多使用COMMIT

只要有可能，在程序中尽量多使用 COMMIT，这样程序的性能得到提高，需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。

COMMIT 所释放的资源：

回滚段上用于恢复数据的信息
被程序语句获得的锁
redo / undo log buffer 中的空间
管理上述 3 种资源中的内部花费

淘宝数据库，主键如何设计的？

自增ID的问题

1、可靠性不高

存在自增ID回溯的问题，这个问题直到最新版本的MySQL 8.0才修复

2、安全性不高

对外暴露的接口可以非常容易猜测对应的信息。比如：/User/1/这样的接口，可以非常容易猜测用户ID的值为多少，总用户数量有多少，也可以非常容易地通过接口进行数据的爬取。

3、性能差

自增ID的性能较差，需要在数据库服务器端生成。

4、交互多

业务还需要额外执行一次类似 last_insert_id() 的函数才能知道刚才插入的自增值，这需要多一次的网络交互。在海量并发的系统中，多1条SQL，就多一次性能上的开销。

5、局部唯一性

最重要的一点，自增ID是局部唯一，只在当前数据库实例中唯一，而不是全局唯一，在任意服务器间都是唯一的。对于目前分布式系统来说，这简直就是噩梦。

淘宝的主键设计

非核心业务 ：对应表的主键自增ID，如告警、日志、监控等信息。

核心业务 ：主键设计至少应该是全局唯一且是单调递增。全局唯一保证在各系统之间都是唯一的，单调递增是希望插入时不影响数据库性能。这里推荐最简单的一种主键设计：UUID。

MySQL数据库的UUID组成如下所示：

UUID = 时间+UUID版本（16字节）- 时钟序列（4字节） - MAC地址（12字节）

在当今的互联网环境中，非常不推荐自增ID作为主键的数据库设计。更推荐类似有序UUID的全局唯一的实现。另外在真实的业务系统中，主键还可以加入业务和系统属性，如用户的尾号，机房的信息等。这样的主键设计就更为考验架构师的水平了。

参考链接
到底为什么不要用SELECT *

SQL中exists和in的用法以及区别

标签： mysql 数据库 sql

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