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项目中常用的 19 条 MySQL 优化
本文原载于 SegmentFault 社区
作者：zhangqh
整理编辑：SegmentFault
一、EXPLAIN 做 MySQL 优化，我们要善用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划。在写文章之前，首先感谢飞友科技陆老师提供的文档。
声明一下：下面的优化方案都是基于 “ Mysql-索引-BTree 类型 ” 的
下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据
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。
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
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 `table_name` order by rand() limit 1000;
上面的 sql 语句，可优化为select id from `table_name` t1 join (select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;
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
取出的结果集如下图表示，A 表不在 B 表中的数据
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。
如下图这个 sql 语句，扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询
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 结果并没有使用
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
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
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。
这个方式有时可能减少 3 倍的时间。
这里只列举了上述优化方案，当然还有其他的优化方式，大家可以去摸索尝试，感谢关注。