SQL 优化方法详解（2）

案例1：隐式转换

1、创建普通索引B+树

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CREATE TABLE `user_test` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` varchar(32) NOT NULL,
  `age` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userid` (`userId`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3

2、创建唯一索引，B+树

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CREATE TABLE `device_shift_info` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `workshop_code` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '车间编码',
  `workshop_name` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '车间名称',
  `line_code` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '线别编码',
  `line_name` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '线别名称',
  `device_code` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '设备编码',
  `device_name` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '设备名称',
  `shift_code` varchar(200) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '班次编码',
  `shift_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '班次名称',
  `shift_date` date DEFAULT NULL COMMENT '班次日期', 
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  UNIQUE KEY `device_shift_date` (`workshop_code`,`line_code`,`device_code`,`shift_date`,`shift_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=27 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='设备班次数据信息'

userId字段为字串类型，是B+树的普通索引，如果查询条件传了一个数字过去，会导致索引失效。如下：

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explain select * from user_test WHERE userId =123

如果给数字加上'',也就是说，传的是一个字符串呢，当然是走索引，如下图：

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explain select * from user_test WHERE userId ='123'

为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。隐式的类型转换，索引会失效

案例2：最左匹配

联合索引

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CREATE TABLE `user_test` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` varchar(32) NOT NULL,
  `age` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `remark` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_userid_name_age` (`user_id`,`name`,`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3

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explain select * from user_test WHERE  1=1 and  user_id ='1'  and age  ='123' and   name ='1' -- 索引ref
explain select * from user_test WHERE  1=1   and age  ='123' and   name ='1' and  user_id ='1' -- 索引ref
explain select * from user_test WHERE  1=1 and  user_id ='1' and age  ='123' -- 索引ref
explain select * from user_test WHERE  1=1 and   name ='1' and age  ='123'  -- 索引index
explain select * from user_test WHERE   age  ='123'    -- 索引index
explain select * from user_test WHERE   remark  ='123'    -- 索引失效

案例3：深分页问题

当数量特别大的时候分页取数据

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explain select id,name,balance from account where create_time> '2020-09-19' limit 100000,10;

limit语句会先扫描offset+n行，然后再丢弃掉前offset行，返回后n行数据。也就是说limit 100000,10，就会扫描100010行，而limit 0,10，只扫描10行。

limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表更多的次数

如何优化深分页问题? 一般采用标签记录法和延迟关联法
标签记录法：记录上次扫描的id（必须有自增的字段）

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select  id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;

延迟关联法

就是把条件转移到主键索引树

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select  acct1.id,acct1.name,acct1.balance 
FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2020-09-19' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;

优化思路就是，先通过idx_create_time二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表

案例4：in元素过多

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select * from user where user_id in (select author_id from artilce where type = 1);
当in 后面是一个子查询时候不确定有多少，般建议不要超过200个，如果超过了，建议分组，每次200一组进行