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
一、explain
做 MySQL 优化，我们要善用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划。
下面來個簡單的示例，標註(1,2,3,4,5)我們要重點關注的數據
- type 列，連接類型。一個好的 sql 語句至少要達到 range 級別。杜絕出現 all 級別
- key 列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是 null。可以採取強制索引方式
- key_len 列，索引長度
- rows 列，掃描行數。該值是個預估值
- extra 列，詳細說明。注意常見的不太友好的值有：using filesort, using temporary
二、sql 語句中 in 包含的值不應過多
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 語句務必指明欄位名稱
select *增加很多不必要的消耗（cpu、io、內存、網絡帶寬）;增加了使用覆蓋索引的可能性;當表結構發生改變時，前端也需要更新。所以要求直接在 select 後面接上欄位名。
四、當只需要一條數據的時候，使用 limit 1
這是為了使 explain 中 type 列達到 const 類型
五、如果排序欄位沒有用到索引，就儘量少排序
六、如果限制條件中其他欄位沒有索引，儘量少用 or
or 兩邊的欄位中，如果有一個不是索引欄位，而其他條件也不是索引欄位，會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用 union all 或者是 union(必要的時候)的方式來代替“or”會得到更好的效果
七、儘量用 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 語句，可優化為
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、區分 in 和 exists， not in 和 not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
上面 sql 語句相當於
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 語句
select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
高效的 sql 語句
select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null
取出的結果集如下圖表示，a 表不在 b 表中的數據
十、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from table_name limit 866613, 20
使用上述 sql 語句做分頁的時候，可能有人會發現，隨著表數據量的增加，直接使用 limit 分頁查詢會越來越慢。
優化的方法如下：可以取前一頁的最大行數的 id，然後根據這個最大的 id 來限制下一頁的起點。比如此列中，上一頁最大的 id 是 866612。sql 可以採用如下的寫法：
select id,name from table_name where id> 866612 limit 20
十一、分段查詢
在一些用戶選擇頁面中，可能一些用戶選擇的時間範圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數過多。這個時候可以通過程式，分段進行查詢，循環遍歷，將結果合併處理進行展示。
如下圖這個 sql 語句，掃描的行數成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢
十二、避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷
對於 null 的判斷會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
十三、不建議使用%前綴模糊查詢
例如 like “%name”或者 like “%name%”，這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用 like “name%”。
那如何查詢%name%？
如下圖所示，雖然給 secret 欄位添加了索引，但在 explain 結果果並沒有使用
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。
創建全文索引的 sql 語法是：
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的 sql 語句是：
select id,fnum,fdst from table_name where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意：在需要創建全文索引之前，請聯繫 dba 確定能否創建。同時需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區別
十四、避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作
比如
select user_id,user_project from table_name where age*2=36;
中對欄位就行了算術運算，這會造成引擎放棄使用索引，建議改成
select user_id,user_project from table_name where age=36/2;
十五、避免隱式類型轉換
where 子句中出現 column 欄位的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換，建議先確定 where 中的參數類型
十六、對於聯合索引來說，要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有欄位 id,name,school，可以直接用 id 欄位，也可以 id,name 這樣的順序，但是 name;school 都無法使用這個索引。所以在創建聯合索引的時候一定要注意索引欄位順序，常用的查詢欄位放在最前面
十七、必要時可以使用 force index 來強制查詢走某個索引
有的時候 mysql 優化器採取它認為合適的索引來檢索 sql 語句，但是可能它所採用的索引並不是我們想要的。這時就可以採用 force index 來強制優化器使用我們制定的索引。
十八、注意範圍查詢語句
對於聯合索引來說，如果存在範圍查詢，比如 between,>,<等條件時，會造成後面的索引欄位失效。
十九、關於 join 優化
- left join a 表為驅動表
- inner join mysql 會自動找出那個數據少的表作用驅動表
- right join b 表為驅動表
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;
儘量使用 inner join，避免 left join
參與聯合查詢的表至少為 2 張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是 inner join，在沒有其他過濾條件的情況下 mysql 會自動選擇小表作為驅動表，但是 left join 在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即 left join 左邊的表名為驅動表。
合理利用索引
被驅動表的索引欄位作為 on 的限制欄位。
利用小表去驅動大表
從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅動表的話，減少嵌套循環中的循環次數，以減少 io 總量及 cpu 運算的次數。
巧用 straight_join
inner join 是由 mysql 選擇驅動表，但是有些特殊情況需要選擇另個表作為驅動表，比如有 group by、order by 等“using filesort”、“using temporary”時。straight_join 來強制連接順序，在 straight_join 左邊的表名就是驅動表，右邊則是被驅動表。在使用 straight_join 有個前提條件是該查詢是內連接，也就是 inner join。其他連結不推薦使用 straight_join，否則可能造成查詢結果不準確。
這個方式有時可能減少 3 倍的時間。
這裡只列舉了上述優化方案，當然還有其他的優化方式，大家可以去摸索嘗試，感謝關注。。
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