mysql索引优化实战

引入索引下推：适用场景

首先我们仍以员工表为例，引入概念：索引下推

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CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

‐‐ 插入一些示例数据
drop procedure if exists insert_emp;
delimiter ;;
create procedure insert_emp()
begin
	declare i int;
	set i=1;
	while(i<=100000)do
		insert into employees(name,age,position) values(CONCAT('zhuge',i),i,'dev');
		set i=i+1;
	end while;
end;
delimiter ;
call insert_emp();

联合索引第一个字段用范围不会走索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

结论：联合索引第一个字段就用范围查找不会走索引，mysql内部可能觉得第一个字段就用范围，结果集应该很大，回表效率不高，还不如就全表扫描
强制走索引
EXPLAIN SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

结论：虽然使用了强制走索引让联合索引第一个字段范围查找也走索引，扫描的行rows看上去也少了点，但是最终查找效率不一定比全表扫描高，因为回表效率不高
利用覆盖索引优化
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';

in和or在表数据量比较大的情况会走索引，在表记录不多的情况下会选择全表扫描

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 #都走了全索引
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei','HanMeimei','Lucy') AND age = 22 AND position='manager';
 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE (name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei') AND age = 22 AND position='manager';

like KK% 一般情况都会走索引

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  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager';
  EXPLAIN SELECT * FROM employees_copy WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager';

所以什么是索引下推呢？

对于辅助的联合索引(name,age,position)，正常情况按照最左前缀原则 ，SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager' 这种情况只会走name字段索引，因为根据name字段过滤完，得到的索引行里的age和position是无序的，无法很好的利用索引。

在MySQL5.6之前的版本，这个查询只能在联合索引里匹配到名字是 'LiLei' 开头的索引，然后拿这些索引对应的主键逐个回表，到主键索引上找出相应的记录，再比对age和position这两个字段的值是否符合。

MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的所有字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录之后再回表，可以有效的减少回表次数 。使用了索引下推优化后，上面那个查询在联合索引里匹配到名字是 'LiLei' 开头的索引之后，同时还会在索引里过滤age和position这两个字段，拿着过滤完剩下的索引对应的主键id再回表查整行数据。

索引下推会减少回表次数，对于innodb引擎的表索引下推只能用于二级索引，innodb的主键索引（聚簇索引）树叶子节点上保存的是全行数据，所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。

为什么范围查找Mysql没有用索引下推优化？

估计应该是Mysql认为范围查找过滤的结果集过大，like KK% 在绝大多数情况来看，过滤后的结果集比较小，所以这里Mysql选择给 like KK% 用了索引下推优化，当然这也不是绝对的，有时like KK% 也不一定就会走索引下推。

Mysql如何选择合适的索引

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#很显然不走索引
EXPLAIN select * from employees where name > 'a';
#通过覆盖索引使其走name部分索引
EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a' ;
#mysql估算该条件数据较少，也走了索引
EXPLAIN select * from employees where name > 'zzz' ;

对于上面这两种 name>'a' 和 name>'zzz' 的执行结果，mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引，mysql最终如何选择索引，我们可以用trace工具来一查究竟，开启trace工具会影响mysql性能，所以只能临时分析sql使用，用完之后立即关闭

trace工具用法

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mysql> set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; ‐‐开启trace
mysql> select * from employees where name > 'a' order by position;
mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
结论：全表扫描的成本低于索引扫描，所以mysql最终选择全表扫描

mysql> select * from employees where name > 'zzz' order by position;
mysql> SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
查看trace字段可知索引扫描的成本低于全表扫描，所以mysql最终选择索引扫描

mysql> set session optimizer_trace="enabled=off"; ‐‐关闭trace

Order by与Group by优化

Case1：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' AND position ='manager' order by age;

利用最左前缀法则：中间字段不能断，因此查询用到了name索引，从key_len=74也能看出，age索引列用在排序过程中，因为Extra字段里没有using filesort

Case 2：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by position;

key_len=74，查询使用了name索引，由于用了position进行排序，跳过了age，出现了Using filesort。

Case 3：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by age,position;

查找只用到索引name，age和position用于排序，无Using filesort。

Case 4：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by position,age;

和Case 3中explain的执行结果一样，但是出现了Using filesort，因为索引的创建顺序为

name,age,position，但是排序的时候age和position颠倒位置了

Case 5：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' AND age =18 order by position,age;

与Case 4对比，在Extra中并未出现Using filesort，因为age为常量，在排序中被优化，所以索引未颠倒，不会出现Using filesort。

Case 6：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' order by age asc,position desc;

虽然排序的字段列与索引顺序一样，且order by默认升序，这里position desc变成了降序，导致与索引的排序方式不同，从而产生Using filesort。Mysql8以上版本有降序索引可以支持该种查询方式。

Case 7：EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei','Lucy') order by age,position;
对于排序来说，多个相等条件也是范围查询

Case 8：

sql 复制代码

# Using where; Using filesort
EXPLAIN SELECT * FROM employees  WHERE name > 'a'  order by name;
# 用覆盖索引优化：Using where; Using index
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees  WHERE name > 'a'  order by name;

总的来说，where条件与order by排序字段的排列组合要遵循最左前缀原则

分页优化查询

很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现
select * from employees limit 10000,10;

表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。
优化技巧：

连续自增主键

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#没添加单独order by,表示通过主键排序
select * from employees limit 90000,5;
#与查询结果一致
select * from employees where id > 90000 limit 5;

改写后的 SQL 走了索引，扫描行数大大减少，执行效率更高。

但是很显然这样的场景并不实用 ，因为表中可能某些记录被删后 ，主键空缺，导致结果不一致

另外如果原 SQL 是 order by 非主键的字段，按照上面说的方法改写会导致两条 SQL 的结果不一致。所以这种改写得满足以下两个条件：

复制代码

1. 主键自增且连续
2. 结果是按照主键排序的

根据非主键字段排序的分页查询

再看一个根据非主键字段排序的分页查询，SQL 如下：

sql 复制代码

select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;
#Using filesort  key:null -> 全表扫描
EXPLAIN select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

为什么没走索引排序呢？扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引。（扫描整个二级索引还要回表）

如何优化：

其实很简单啦。排序时返回尽量少的字段，或者说是索引覆盖的字段，所以可以像这样优化：

sql 复制代码

#如果你不是需要字段的话
SELECT id,name,age,position FROM employees order by name;
#曲线救国，索引排序-->id反查
select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;

原 SQL 使用的是 filesort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。

Join关联查询优化

首先我们先引入一些测试数据：

sql 复制代码

‐‐ 示例表：
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

create table t2 like t1;

‐‐ 插入一些示例数据
‐‐ 往t1表插入1万行记录
drop procedure if exists insert_t1;
delimiter ;;
create procedure insert_t1()
begin
	declare i int;
	set i=1;
	while(i<=10000)do
		insert into t1(a,b) values(i,i);
		set i=i+1;
	end while;
end;;
delimiter ;
call insert_t1();

‐‐ 往t2表插入100行记录
drop procedure if exists insert_t2;
delimiter ;;
create procedure insert_t2()
begin
	declare i int;
	set i=1;
	while(i<=100)do
		insert into t2(a,b) values(i,i);
		set i=i+1;
	end while;
end;;
delimiter ;
call insert_t2();

嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法

一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。
EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;

从执行计划中可以看到这些信息：

驱动表是 t2，被驱动表是 t1。先执行的就是驱动表(执行计划结果的id如果一样则按从上到下顺序执行sql)；优化器一般会优先选择小表做驱动表。所以使用 inner join 时，排在前面的表并不一定就是驱动表。
当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表，当使用right join时，右表时驱动表，左表是被驱动表，当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表。
使用了 NLJ算法。一般 join 语句中，如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ。

上面sql的大致流程如下：

从表 t2 中读取一行数据（如果t2表有查询过滤条件的，会从过滤结果里取出一行数据）；
从第 1 步的数据中，取出关联字段 a，到表 t1 中查找；
取出表 t1 中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端；
重复上面 3 步。

整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行)，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行。

如果被驱动表的关联字段没索引，使用NLJ算法性能会比较低(下面有详细解释)，mysql会选择Block Nested-Loop Join算法

t1这个大数据表的关联字段我们给他加了索引，从索引树中取一个值相当于只扫了一次

基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法

把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟join_buffer 中的数据做对比。
EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b;

Extra 中的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。

上面sql的大致流程如下：

把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中
把表 t1 中每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比
返回满足 join 条件的数据

整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) =10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是

100 * 10000= 100 万次。

这个例子里表 t2 才 100 行，要是表 t2 是一个大表，join_buffer 放不下怎么办呢？

join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的，默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据的话，策略很简单，就是分段放。

如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，这个是磁盘扫描（没有索引）。

很显然，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。

因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高

对于关联sql的优化

关联字段加索引==>选择NLJ算法
小表驱动大表，写多表连接sql时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式，省去mysql优化器自己判断的时间

straight_join 解释：straight_join功能同join类似，但能让左边的表来驱动右边的表，能改表优化器对于联表查询的执行顺序。

比如：select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表。

straight_join只适用于inner join，并不适用于left join，right join。（因为left join，right join已经代表指定了表的执行顺序）
尽可能让优化器去判断，因为大部分情况下mysql优化器是比人要聪明的。使用straight_join一定要慎重，因为部分情况下人为指定的执行顺序并不一定会比优化引擎要靠谱。

对于小表定义的明确

所谓的大小表，不是简单地认为这个表的数据总量更大就是大表。如果表1存在where条件过滤，且过滤之后的数据量小于表2，那么表1就是小表，即便表1的数据总量更大。

in和exsits优化

原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集

in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists

sql 复制代码

select * from A where id in (select id from B)

exists：当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留

sql 复制代码

select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)

EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查询中的SELECT * 也可以用SELECT 1替换,官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单,因此没有区别
EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比
EXISTS子查询往往也可以用JOIN来代替，何种最优需要具体问题具体分析

本质上，通过上述的NLJ算法示例去理解

count(*)查询优化

四个sql的执行计划一样，说明这四个sql执行效率差不多

字段有索引：count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) //字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)

字段无索引：count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) //字段没有索引count(字段)统计走不了索引，count(主键 id)还可以走主键索引，所以count(主键 id)>count(字段)

count(1)跟count(字段)执行过程类似，不过count(1)不需要取出字段统计，就用常量1做统计，count(字段)还需要取出字段，所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。

count(*) 是例外，mysql并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，按行累加，效率很高，所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。

为什么对于count(id)，mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少，检索性能应该更高，mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。

索引设计原则

代码先行，索引后上
联合索引尽量覆盖条件
不要在小基数字段上建立索引
长字符串我们可以采用前缀索引
where与order by冲突时优先where
基于慢sql查询做优化 ,可以根据监控后台的一些慢sql，针对这些慢sql查询做特定的索引优化