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來源：風過無痕的部落格 連結：
cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
場景
我用的資料庫是mysql5.6，下麵簡單的介紹下場景
課程表：
create table Course(
c_id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)
資料100條
學生表:
create table Student(
id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)
資料70000條
學生成績表SC：
CREATE table SC(
sc_id int PRIMARY KEY,
s_id int,
c_id int,
score int
)
資料70w條
查詢目的：
查詢語文考100分的考生
查詢陳述句：
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
執行時間：30248.271s
暈，為什麼這麼慢，先來檢視下查詢計劃：
EXPLAIN
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
發現沒有用到索引，type全是ALL，那麼首先想到的就是建立一個索引，建立索引的欄位當然是在where條件的欄位了。
先給sc表的c_id和score建個索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再次執行上述查詢陳述句，時間為: 1.054s
快了3w多倍，大大縮短了查詢時間，看來索引能極大程度的提高查詢效率，建索引很有必要，很多時候都忘記建索引了，資料量小的的時候壓根沒感覺，這最佳化的感覺挺爽。
但是1s的時間還是太長了，還能進行最佳化嗎，仔細看執行計劃：
檢視最佳化後的sql:
SELECT
`YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
`YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
`YSB`.`Student` `s`
WHERE
(
`YSB`.`s`.`s_id` ,EXISTS > (
SELECT
FROM
`YSB`.`SC` `sc`
WHERE
(
(`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
AND (
CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`
)
)
)
)
怎麼檢視最佳化後的陳述句？
方法如下（在命令視窗執行 ）：
有type=all
按照我之前的想法，該sql的執行的順序應該是先執行子查詢
select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100
耗時：0.001s
得到如下結果：
然後再執行
select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)
耗時：0.001s
這樣就是相當快了啊，Mysql竟然不是先執行裡層的查詢，而是將sql最佳化成了exists子句，並出現了EPENDENT SUBQUERY，mysql是先執行外層查詢，再執行裡層的查詢，這樣就要迴圈70007*8次。
那麼改用連線查詢呢？
SELECT s.* from
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=0 and sc.score=100
這裡為了重新分析連線查詢的情況，先暫時刪除索引sc_c_id_index，sc_score_index
執行時間是：0.057s
效率有所提高，看看執行計劃：
這裡有連表的情況出現，我猜想是不是要給sc表的s_id建立個索引
CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);
show index from SC
再執行連線查詢
時間: 1.076s
竟然時間還變長了，什麼原因？檢視執行計劃：
最佳化後的查詢陳述句為：
SELECT
`YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
`YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
`YSB`.`Student` `s`
JOIN `YSB`.`SC` `sc`
WHERE
(
(
`YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`
)
AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
)
貌似是先做的連線查詢，再進行的where條件過濾
回到前面的執行計劃：
這裡是先做的where條件過濾，再做連表，執行計劃還不是固定的，那麼我們先看下標準的sql執行順序：
正常情況下是先join再進行where過濾，但是我們這裡的情況，如果先join，將會有70w條資料傳送join，因此先執行where過濾是明智方案，現在為了排除mysql的查詢最佳化，我自己寫一條最佳化後的sql
SELECT
s.*
FROM
(
SELECT
*
FROM
SC sc
WHERE
sc.c_id = 0
AND sc.score = 100
) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id
即先執行sc表的過濾，再進行表連線
執行時間為：0.054s
和之前沒有建s_id索引的時間差不多
檢視執行計劃：
先提取sc再連表，這樣效率就高多了，現在的問題是提取sc的時候出現了掃描表，那麼現在可以明確需要建立相關索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再執行查詢：
SELECT
s.*
FROM
(
SELECT
*
FROM
SC sc
WHERE
sc.c_id = 0
AND sc.score = 100
) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id
執行時間為：0.001s
這個時間相當靠譜，快了50倍
執行計劃：
我們會看到，先提取sc，再連表，都用到了索引。
那麼再來執行下sql:
SELECT s.* from
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=0 and sc.score=100
執行時間0.001s
執行計劃：
這裡是mysql進行了查詢陳述句最佳化，先執行了where過濾，再執行連線操作，且都用到了索引。
調整內容為SC表的資料增長到300W,學生分數更為離散。
先回顧下：
show index from SC
執行sql
SELECT s.* from
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=81 and sc.score=84
執行時間：0.061s
這個時間稍微慢了點
執行計劃：
這裡用到了intersect並集操作，即兩個索引同時檢索的結果再求並集，再看欄位score和c_id的區分度，單從一個欄位看，區分度都不是很大，從SC表檢索，c_id=81檢索的結果是70001,score=84的結果是39425。
而c_id=81 and score=84 的結果是897，即這兩個欄位聯合起來的區分度是比較高的，因此建立聯合索引查詢效率將會更高，從另外一個角度看，該表的資料是300w，以後會更多，就索引儲存而言，都是不小的數目，隨著資料量的增加，索引就不能全部載入到記憶體，而是要從磁碟去讀取，這樣索引的個數越多，讀磁碟的開銷就越大，因此根據具體業務情況建立多列的聯合索引是必要的，那麼我們來試試吧。
alter table SC drop index sc_c_id_index;
alter table SC drop index sc_score_index;
create index sc_c_id_score_index on SC(c_id,score);
執行上述查詢陳述句
消耗時間為：0.007s
這個速度還是可以接受的
執行計劃：
該陳述句的最佳化暫時告一段落
總結：
- mysql巢狀子查詢效率確實比較低
- 可以將其最佳化成連線查詢
- 連線表時，可以先用where條件對錶進行過濾，然後做表連線
（雖然mysql會對連表陳述句做最佳化） - 建立合適的索引，必要時建立多列聯合索引
- 學會分析sql執行計劃，mysql會對sql進行最佳化，所以分析執行計劃很重要
索引最佳化
上面講到子查詢的最佳化，以及如何建立索引，而且在多個欄位索引時，分別對欄位建立了單個索引
後面發現其實建立聯合索引效率會更高，尤其是在資料量較大，單個列區分度不高的情況下。
單列索引
查詢陳述句如下：
select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10
索引：
CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);
CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);
CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age);
分別對sex,type,age欄位做了索引，資料量為300w
查詢時間：0.415s
執行計劃：
發現type=index_merge
這是mysql對多個單列索引的最佳化，對結果集採用intersect並集操作
多列索引
我們可以在這3個列上建立多列索引，將表copy一份以便做測試
create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age);
查詢陳述句：
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10
執行時間：0.032s
快了10多倍，且多列索引的區分度越高，提高的速度也越多
執行計劃：
最左字首
多列索引還有最左字首的特性：
都會使用到索引，即索引的第一個欄位sex要出現在where條件中
執行一下陳述句：
select * from user_test where sex = 2
select * from user_test where sex = 2 and type = 2
select * from user_test where sex = 2 and age = 10
索引改寫
就是查詢的列都建立了索引，這樣在獲取結果集的時候不用再去磁碟獲取其它列的資料，直接傳回索引資料即可
如：
select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10
執行時間：0.003s
要比取所有欄位快的多
排序
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name
時間：0.139s
在排序欄位上建立索引會提高排序的效率
create index user_name_index on user_test(user_name)
最後附上一些sql調優的總結，以後有時間再深入研究
- 列型別儘量定義成數值型別，且長度盡可能短，如主鍵和外來鍵，型別欄位等等
- 建立單列索引
- 根據需要建立多列聯合索引
當單個列過濾之後還有很多資料，那麼索引的效率將會比較低，即列的區分度較低，那麼如果在多個列上建立索引，那麼多個列的區分度就大多了，將會有顯著的效率提高。
- 根據業務場景建立改寫索引
只查詢業務需要的欄位，如果這些欄位被索引改寫，將極大的提高查詢效率
- 多表連線的欄位上需要建立索引
這樣可以極大的提高表連線的效率
- where條件欄位上需要建立索引
- 排序欄位上需要建立索引
- 分組欄位上需要建立索引
- Where條件上不要使用運算函式，以免索引失效
