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本文我们来谈谈项目中常用的 MySQL 优化方法，共 19 条，具体如下：
1、EXPLAIN
做 MySQL 优化，我们要善用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划。
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：
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type 列，连接类型。一个好的 SQL 语句至少要达到 range 级别。杜绝出现 all 级别。
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key 列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是 NULL。可以采取强制索引方式。
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key_len 列，索引长度。
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rows 列，扫描行数。该值是个预估值。
extra 列，详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。
2、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 t 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。
3、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。
4、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
5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
6、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。
7、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。
8、不使用 ORDER BY RAND()
select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;
上面的 SQL 语句，可优化为：
select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 1000;
9、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 a.id = b.id and 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：
10、使用合理的分页方式以提高分页的效率
select id,name from product 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 product where id> 866612 limit 20
11、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：
12、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。
13、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% 呢？
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 dynamic_201606 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 `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的 SQL 语句是：
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 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。
14、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 user_base 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 user_base where age=36/2;
15、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。
16、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。
17、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 forceindex 来强制优化器使用我们制定的索引。
18、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。
19、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：
1）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.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
2）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。
3）合理利用索引：
被驱动表的索引字段作为 on 的限制字段。
4）利用小表去驱动大表：
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO 总量及 CPU 运算的次数。
5）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。
这个方式有时能减少 3 倍的时间。
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