大家好，我是 Tom哥

MySQL 相信大家一定都不陌生，但是不陌生不一定會(huì)用!

會(huì)用不一定能用好!

今天，Tom哥就帶大家復(fù)習(xí)一個(gè)高頻面試考點(diǎn)，SQL 優(yōu)化有哪些技巧?

當(dāng)然這個(gè)還是非常有實(shí)用價(jià)值的，工作中你也一定用的上。如果應(yīng)用得當(dāng)，升職加薪，指日可待。

1、創(chuàng)建索引

一定要記得創(chuàng)建索引，創(chuàng)建索引，創(chuàng)建索引

重要的事說(shuō)三遍!

執(zhí)行沒有索引的 SQL 語(yǔ)句，肯定要走全表掃描，慢是肯定的。

這種查詢毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)慢 SQL 查詢。

那么問(wèn)題來(lái)了，是不是要收集所有的 where 查詢條件，然后針對(duì)所有的組合都創(chuàng)建索引呢?

答案肯定是否定的。

MySQL 為了提升數(shù)據(jù)查詢速率，采用 B+ 樹結(jié)構(gòu)，通過(guò)空間換時(shí)間 設(shè)計(jì)思想。另外每次對(duì)表數(shù)據(jù)做更新操作時(shí)，都要調(diào)整對(duì)應(yīng)的 索引樹 ，執(zhí)行效率肯定會(huì)受影響。

本著二八原則，互聯(lián)網(wǎng)請(qǐng)求讀多寫少的特點(diǎn)，我們一定要找到一個(gè)平衡點(diǎn)。

阿里巴巴的開發(fā)者手冊(cè)建議，單表索引數(shù)量控制在5個(gè)以內(nèi)，組合索引字段數(shù)不允許超過(guò)5個(gè)。

其他建議：

• 禁止給表中的每一列都建立單獨(dú)的索引
• 每個(gè)Innodb表必須有個(gè)主鍵
• 要注意組合索引的字段的順序
• 優(yōu)先考慮覆蓋索引
• 避免使用外鍵約束

2、避免索引失效

不要以為有了索引，就萬(wàn)事大吉。

殊不知，索引失效 也是慢查詢的主要原因之一。

常見的索引失效的場(chǎng)景有哪些?

• 以 % 開頭的 LIKE 查詢。
• 創(chuàng)建了組合索引，但查詢條件不滿足 '最左匹配原則'。如：創(chuàng)建索引 。idx_type_status_uid(type,status,uid)，但是使用 status 和 uid 作為查詢條件。
• 查詢條件中使用 or，且 or 的前后條件中有一個(gè)列沒有索引，涉及的索引都不會(huì)被使用到。
• 在索引列上的操作，函數(shù) upper()等，or、!= (<>),not in 等。

3、鎖粒度

MySQL 的存儲(chǔ)引擎分為兩大類：MyISAM 和 InnoDB 。

MyISAM 支持表鎖;InnoDB 支持行鎖和表鎖。

更新操作時(shí)，為了保證表數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，通常會(huì)加鎖，為了提高系統(tǒng)的高并發(fā)能力，我們通常建議采用 行鎖，減少鎖沖突、鎖等待 的時(shí)間。所以，存儲(chǔ)引擎通常會(huì)選擇 InnoDB。

行鎖可能會(huì)升級(jí)為表鎖，有哪些場(chǎng)景呢?

• 如果一個(gè)表批量更新，大量使用行鎖，可能導(dǎo)致其他事務(wù)長(zhǎng)時(shí)間等待，嚴(yán)重影響事務(wù)的執(zhí)行效率。此時(shí)，MySQL會(huì)將 行鎖 升級(jí)為 表鎖。
• 行鎖是針對(duì)索引加的鎖，如果 條件索引失效，那么 行鎖 也會(huì)升級(jí)為 表鎖。

注意：行鎖將鎖的粒度縮小了，進(jìn)而提高了系統(tǒng)的并發(fā)能力。但是也有個(gè)弊端，可能會(huì)產(chǎn)生死鎖，需要特別關(guān)注。

4、分頁(yè)查詢優(yōu)化

如果要開發(fā)一個(gè)列表展示頁(yè)面并支持翻頁(yè)時(shí)，我們通常會(huì)這樣寫 SQL。

select * from 表  limit #{start}, #{pageSize};

隨著翻頁(yè)的深度加大， start 值越來(lái)越大，比如：limit 10000 ，10。

看似只返回了 10 條數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)庫(kù)引擎需要查詢 10010 條記錄，然后將前面的 10000 條丟棄，最終只返回最后的 10 條記錄，性能可想而知。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們通常有另一種解決方案：

先定位到上一次分頁(yè)的最大 id，然后對(duì) id 做條件索引查詢。由于數(shù)據(jù)庫(kù)的索引采用 B+ 樹結(jié)構(gòu)，這樣可以一步到位。

select * from 表 where id > #{id}  limit  #{pageSize};

任何事情，有利就有弊。

這種翻頁(yè)方式只支持 上一頁(yè)、下一頁(yè) ，不支持跨越式直梯翻頁(yè)。

上圖是淘寶的商品搜索列表，為了用戶體驗(yàn)更好，采用的也是 直梯式翻頁(yè)。

為了避免翻頁(yè)過(guò)深，影響性能，產(chǎn)品交互上做了一些取舍，對(duì)總頁(yè)數(shù)做了限制，最多支持 100 頁(yè)。

方案二：采用子查詢

select * from 表 where id > ( select id from 表 order by id limit 10000 1) limit 20;

將原來(lái)的單 SQL 查詢拆成兩步：

• 首先，查詢出 一頁(yè)數(shù)據(jù)中的最小 id。
• 然后，通過(guò) B+ 樹，精確定位到 最小id的索引樹節(jié)點(diǎn)位置，通過(guò) 偏移量 讀取后面的 20條 數(shù)據(jù)。

阿里的規(guī)約手冊(cè)也有對(duì)應(yīng)描述：

5、避免 select *

反面案例：

select  * from 表 where buyer_id = #{buyer_id} 

我們知道，MySQL 創(chuàng)建表后，具體的行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在主鍵索引(屬于聚簇索引)的葉子節(jié)點(diǎn)。

二級(jí)索引屬于非聚簇索引，其葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的是主鍵值。

select * 的查詢過(guò)程：

• 先在 buyer_id 的二級(jí)索引 B+ 樹，查出對(duì)應(yīng)的 主鍵 id 列表
• 然后進(jìn)行 回表 操作，在 主鍵索引中 查詢 id 對(duì)應(yīng)的行數(shù)據(jù)

所以，我們需要羅列清楚必須的查詢字段，且字段盡量在 覆蓋索引 中，從而減少 回表 操作。

6、EXPLAIN 分析 SQL 執(zhí)行計(jì)劃

授人以魚不如授人以漁。

除了知曉常見的不規(guī)范 SQL 寫法，在開發(fā)過(guò)程中，避免踩坑。

我們還應(yīng)知道，出現(xiàn)了慢 SQL 該如何排查、優(yōu)化。

實(shí)驗(yàn)安排起來(lái)。

創(chuàng)建表

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
  `income` bigint(20) NOT NULL COMMENT '收入',
  `expend` bigint(20) NOT NULL COMMENT '支出',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_income` (`income`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶表';

CREATE TABLE `biz_order` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主鍵',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用戶id',
  `money` bigint(20) NOT NULL COMMENT '金額',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='訂單表';

插入記錄：

insert into user values(10,100,100);
insert into user values(20,200,200);
insert into user values(30,300,300);
insert into user values(40,400,400);

insert into biz_order values(1,10,30);
insert into biz_order values(2,10,40);
insert into biz_order values(3,10,50);
insert into biz_order values(4,20,10);

比如下面的語(yǔ)句，我們看是否使用了索引，可以通過(guò) explain 分析相應(yīng)的執(zhí)行計(jì)劃。

explain select * from user where id<20;

接下來(lái)，我們來(lái)逐一來(lái)說(shuō)明每個(gè)字段的含義

• id：每一次 select 查詢都會(huì)生成一個(gè) id，值越大，優(yōu)先級(jí)越高，會(huì)被優(yōu)先執(zhí)行。
• select_type：查詢類型，SIMPLE(普通查詢，即沒有聯(lián)合查詢、子查詢)、PRIMARY(主查詢)、UNION(UNION 中后面的查詢)、SUBQUERY(子查詢)等。
• table：查詢哪張表。
• partitions：分區(qū)，如果對(duì)應(yīng)的表存在分區(qū)表，那么這里就會(huì)顯示具體的分區(qū)信息。
• type：執(zhí)行方式，是 SQL 優(yōu)化中一個(gè)很重要的指標(biāo)，結(jié)果值從好到差依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

system/const：表中只有一行數(shù)據(jù)匹配，此時(shí)根據(jù)索引查詢一次就能找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
eq_ref：使用唯一索引掃描，常見于多表連接中使用主鍵和唯一索引作為關(guān)聯(lián)條件
ref：非唯一索引掃描，還可見于唯一索引最左原則匹配掃描
range：索引范圍掃描，比如，<，>，between 等操作
index：索引全表掃描，此時(shí)遍歷整個(gè)索引樹
ALL：表示全表掃描，需要遍歷全表來(lái)找到對(duì)應(yīng)的行

• possible_keys：可能用到的索引
• key：實(shí)際用到的索引
• key_len：索引長(zhǎng)度
• ref：關(guān)聯(lián) id 等信息
• rows：查找到記錄所掃描的行數(shù)，SQL 優(yōu)化重要指標(biāo)，掃描的行數(shù)越少，性能越高
• filtered：查找到所需記錄占總掃描記錄數(shù)的比例
• Extra：額外的信息

explain select * from user u , biz_order b where u.id=b.user_id and 
u.id<20;

7、Show Profile 分析 SQL 執(zhí)行性能

Show Profile 與 EXPLAIN 的區(qū)別是，前者主要是在外圍分析;后者則是深入到 MySQL 內(nèi)核，從執(zhí)行線程的狀態(tài)和時(shí)間來(lái)分析。

MySQL 是在 5.0.37 版本之后才支持 Show Profile ，select @@have_profiling 返回 YES 表示功能已開啟。

mysql> show profiles;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)

顯示為空，說(shuō)明profiles功能是關(guān)閉的。

通過(guò)下面命令開啟：

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

獲取 Query_ID 之后，通過(guò) show profile for query ID ，查看 SQL 語(yǔ)句在執(zhí)行過(guò)程中線程的每個(gè)狀態(tài)所消耗的時(shí)間。