本文主要總結(jié)了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在對慢查詢進(jìn)行優(yōu)化時(shí)收集的一些有用的資料和信息，本文適合有MySQL基礎(chǔ)的開發(fā)人員。
一、索引相關(guān)
1、索引基數(shù)
基數(shù)是數(shù)據(jù)列所包含的不同值的數(shù)量，例如，某個(gè)數(shù)據(jù)列包含值1、3、7、4、7、3，那么它的基數(shù)就是4。
索引的基數(shù)相對于數(shù)據(jù)表行數(shù)較高（也就是說，列中包含很多不同的值，重復(fù)的值很少）的時(shí)候，它的工作效果最好。
如果某數(shù)據(jù)列含有很多不同的年齡，索引會(huì)很快地分辨數(shù)據(jù)行；如果某個(gè)數(shù)據(jù)列用于記錄性別（只有“M”和“F”兩種值），那么索引的用處就不大；如果值出現(xiàn)的幾率幾乎相等，那么無論搜索哪個(gè)值都可能得到一半的數(shù)據(jù)行。
在這些情況下，最好根本不要使用索引，因?yàn)椴樵儍?yōu)化器發(fā)現(xiàn)某個(gè)值出現(xiàn)在表的數(shù)據(jù)行中的百分比很高的時(shí)候，它一般會(huì)忽略索引，進(jìn)行全表掃描。慣用的百分比界線是“30%”。
2、索引失效原因
對索引列運(yùn)算，運(yùn)算包括（+、-、*、/、！、<>、%、like'%_'（%放在前面）；
類型錯(cuò)誤，如字段類型為varchar，where條件用number；
對索引應(yīng)用內(nèi)部函數(shù)，這種情況下應(yīng)該要建立基于函數(shù)的索引。例如 select * from template t where ROUND (t.logicdb_id) = 1，此時(shí)應(yīng)該建ROUND (t.logicdb_id)為索引，MySQL8.0開始支持函數(shù)索引，5.7可以通過虛擬列的方式來支持，之前只能新建一個(gè)ROUND (t.logicdb_id)列然后去維護(hù)；
如果條件有or，即使其中有條件帶索引也不會(huì)使用（這也是為什么建議少使用or的原因），如果想使用or，又想索引有效，只能將or條件中的每個(gè)列加上索引；
如果列類型是字符串，那一定要在條件中數(shù)據(jù)使用引號，否則不使用索引；
B-tree索引 is 不會(huì)走，is not 會(huì)走，位圖索引 is ，is not 都會(huì)走；
組合索引遵循最左原則。
3、索引的建立
最重要的肯定是根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)常查詢的語句；
盡量選擇區(qū)分度高的列作為索引，區(qū)分度的公式是 COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)，表示字段不重復(fù)的比率，比率越大我們掃描的記錄數(shù)就越少；
如果業(yè)務(wù)中唯一特性最好建立唯一鍵，一方面可以保證數(shù)據(jù)的正確性，另一方面索引的效率能大大提高。
二、EXPLIAN中有用的信息
1、基本用法
desc或者explain加上你的SQL；
extended explain加上你的SQL，然后通過show warnings可以查看實(shí)際執(zhí)行的語句，這一點(diǎn)也是非常有用的，很多時(shí)候不同的寫法經(jīng)SQL分析后，實(shí)際執(zhí)行的代碼是一樣的。
2、提高性能的特性
索引覆蓋(covering index)：需要查詢的數(shù)據(jù)在索引上都可以查到不需要回表 EXTRA列顯示using index；
ICP特性(Index Condition Pushdown)：本來index僅僅是data access的一種訪問模式，存數(shù)引擎通過索引回表獲取的數(shù)據(jù)會(huì)傳遞到MySQL Server層進(jìn)行where條件過濾。5.6版本開始當(dāng)ICP打開時(shí)，如果部分where條件能使用索引的字段，MySQL Server會(huì)把這部分下推到引擎層，可以利用index過濾的where條件在存儲(chǔ)引擎層進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾。EXTRA顯示using index condition。需要了解MySQL的架構(gòu)圖分為Server和存儲(chǔ)引擎層；
索引合并(index merge)：對多個(gè)索引分別進(jìn)行條件掃描，然后將它們各自的結(jié)果進(jìn)行合并(intersect/union)。一般用OR會(huì)用到，如果是AND條件，考慮建立復(fù)合索引。EXPLAIN顯示的索引類型會(huì)顯示index_merge，EXTRA會(huì)顯示具體的合并算法和用到的索引。
3、extra字段
using filesort：說明MySQL會(huì)對數(shù)據(jù)使用一個(gè)外部的索引排序，而不是按照表內(nèi)的索引順序進(jìn)行讀取。MySQL中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序”，其實(shí)不一定是文件排序，內(nèi)部使用的是快排；
using temporary：使用了臨時(shí)表保存中間結(jié)果，MySQL在對查詢結(jié)果排序時(shí)使用臨時(shí)表。常見于排序order by和分組查詢group by；
using index：表示相應(yīng)的SELECT操作中使用了覆蓋索引（Covering Index），避免訪問了表的數(shù)據(jù)行，效率不錯(cuò)；
impossible where：WHERE子句的值總是false，不能用來獲取任何元組；
select tables optimized away：在沒有GROUP BY子句的情況下基于索引優(yōu)化MIN/MAX操作或者對于MyISAM存儲(chǔ)引擎優(yōu)化COUNT(*)操作，不必等到執(zhí)行階段再進(jìn)行計(jì)算，查詢執(zhí)行計(jì)劃生成的階段即完成優(yōu)化；
distinct：優(yōu)化distinct操作，在找到第一匹配的元組后即停止找同樣值的操作。
using filesort、using temporary這兩項(xiàng)出現(xiàn)時(shí)需要注意下，這兩項(xiàng)是十分耗費(fèi)性能的，在使用group by的時(shí)候，雖然沒有使用order by，如果沒有索引，是可能同時(shí)出現(xiàn)using filesort，using temporary的，因?yàn)間roup by就是先排序在分組，如果沒有排序的需要，可以加上一個(gè)order by 來避免排序，這樣using filesort就會(huì)去除，能提升一點(diǎn)性能。
4、type字段
system：表只有一行記錄（等于系統(tǒng)表），這是const類型的特例，平時(shí)不會(huì)出現(xiàn)；
const：如果通過索引依次就找到了，const用于比較主鍵索引或者unique索引。因?yàn)橹荒芷ヅ湟恍袛?shù)據(jù)，所以很快。如果將主鍵置于where列表中，MySQL就能將該查詢轉(zhuǎn)換為一個(gè)常量；
eq_ref：唯一性索引掃描，對于每個(gè)索引鍵，表中只有一條記錄與之匹配。常見于主鍵或唯一索引掃描；
ref：非唯一性索引掃描，返回匹配某個(gè)單獨(dú)值的所有行。本質(zhì)上也是一種索引訪問，它返回所有匹配某個(gè)單獨(dú)值的行，然而它可能會(huì)找到多個(gè)符合條件的行，所以它應(yīng)該屬于查找和掃描的混合體；
range：只檢索給定范圍的行，使用一個(gè)索引來選擇行。key列顯示使用了哪個(gè)索引，一般就是在你的where語句中出現(xiàn)between、<、>、in等的查詢，這種范圍掃描索引比全表掃描要好，因?yàn)橹恍枰_始于縮印的某一點(diǎn)，而結(jié)束于另一點(diǎn)，不用掃描全部索引；
index：Full Index Scan ，index與ALL的區(qū)別為index類型只遍歷索引樹，這通常比ALL快，因?yàn)樗饕募ǔ１葦?shù)據(jù)文件小，也就是說雖然ALL和index都是讀全表，但index是從索引中讀取的，而ALL是從硬盤讀取的；
all：Full Table Scan，遍歷全表獲得匹配的行。
參考地址：
https://blog.csdn.net/DrDanger/article/details/79092808
三、字段類型和編碼
1）MySQL返回字符串長度
CHARACTER_LENGTH(同CHAR_LENGTH)方法返回的是字符數(shù)，LENGTH函數(shù)返回的是字節(jié)數(shù)，一個(gè)漢字三個(gè)字節(jié)。
2）varvhar等字段建立索引長度計(jì)算語句
select count(distinct left(test,5))/count(*) from table；越趨近1越好
3）MySQL的utf8
MySQL的utf8最大是3個(gè)字節(jié)不支持emoji表情符號，必須只用utf8mb4。需要在MySQL配置文件中配置客戶端字符集為utf8mb4。
JDBC的連接串不支持配置characterEncoding=utf8mb4，最好的辦法是在連接池中指定初始化SQL，例如：hikari連接池，其他連接池類似spring . datasource . hikari . connection - init - sql =set names utf8mb4。否則需要每次執(zhí)行SQL前都先執(zhí)行set names utf8mb4。
4）MySQL排序規(guī)則(一般使用_bin和_genera_ci)
utf8_genera_ci不區(qū)分大小寫，ci為case insensitive的縮寫，即大小寫不敏感；
utf8_general_cs區(qū)分大小寫，cs為case sensitive的縮寫，即大小寫敏感，但是目前MySQL版本中已經(jīng)不支持類似于***_genera_cs的排序規(guī)則，直接使用utf8_bin替代；
utf8_bin將字符串中的每一個(gè)字符用二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，區(qū)分大小寫。
那么，同樣是區(qū)分大小寫，utf8_general_cs和utf8_bin有什么區(qū)別？
cs為case sensitive的縮寫，即大小寫敏感；bin的意思是二進(jìn)制，也就是二進(jìn)制編碼比較；
utf8_general_cs排序規(guī)則下，即便是區(qū)分了大小寫，但是某些西歐的字符和拉丁字符是不區(qū)分的，比如?=a，但是有時(shí)并不需要?=a，所以才有utf8_bin；
utf8_bin的特點(diǎn)在于使用字符的二進(jìn)制的編碼進(jìn)行運(yùn)算，任何不同的二進(jìn)制編碼都是不同的，因此在utf8_bin排序規(guī)則下：?<>a。
5）sql yog中初始連接指定編碼類型使用連接配置的初始化命令
四、SQL語句總結(jié)
1、常用但容易忘的
如果有主鍵或者唯一鍵沖突則不插入：insert ignore into
如果有主鍵或者唯一鍵沖突則更新，注意這個(gè)會(huì)影響自增的增量：INSERT INTO room_remarks(room_id,room_remarks)VALUE(1,"sdf") ON DUPLICATE KEY UPDATE room_remarks = "234"
如果有就用新的替代，values如果不包含自增列，自增列的值會(huì)變化：REPLACE INTO room_remarks(room_id,room_remarks) VALUE(1,"sdf")
備份表：CREATE TABLE user_info SELECT * FROM user_info
復(fù)制表結(jié)構(gòu)：CREATE TABLE user_v2 LIKE user
從查詢語句中導(dǎo)入：INSERT INTO user_v2 SELECT * FROM user或者INSERT INTO user_v2(id,num) SELECT id,num FROM user
連表更新：UPDATE user a, room b SET a.num=a.num+1 WHERE a.room_id=b.id
連表刪除：DELETE user FROM user,black WHERE user.id=black.id
2、鎖相關(guān)(作為了解，很少用)
共享鎖：select id from tb_test where id = 1 lock in share mode;
排它鎖：select id from tb_test where id = 1 for update
3、優(yōu)化時(shí)用到
強(qiáng)制使用某個(gè)索引：select * from table force index(idx_user) limit 2;
禁止使用某個(gè)索引：select * from table ignore index(idx_user) limit 2;
禁用緩存(在測試時(shí)去除緩存的影響)：select SQL_NO_CACHE from table limit 2;
4、查看狀態(tài)
查看字符集：SHOW VARIABLES LIKE 'character_set%';
查看排序規(guī)則：SHOW VARIABLES LIKE 'collation%';
5、SQL編寫注意
where語句的解析順序是從右到左，條件盡量放where不要放having；
采用延遲關(guān)聯(lián)(deferred join)技術(shù)優(yōu)化超多分頁場景，比如limit 10000,10,延遲關(guān)聯(lián)可以避免回表；
distinct語句非常損耗性能，可以通過group by來優(yōu)化；
連表盡量不要超過三個(gè)表。
五、踩坑
如果有自增列，truncate語句會(huì)把自增列的基數(shù)重置為0，有些場景用自增列作為業(yè)務(wù)上的ID需要十分重視；
聚合函數(shù)會(huì)自動(dòng)濾空，比如a列的類型是int且全部是，則SUM(a)返回的是而不是0；
MySQL判斷相等不能用“a=”，這個(gè)結(jié)果永遠(yuǎn)為UnKnown，where和having中，UnKnown永遠(yuǎn)被視為false，check約束中，UnKnown就會(huì)視為true來處理。所以要用“a is ”處理。
六、千萬大表在線修改
MySQL在表數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，如果修改表結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致鎖表，業(yè)務(wù)請求被阻塞。MySQL在5.6之后引入了在線更新，但是在某些情況下還是會(huì)鎖表，所以一般都采用pt工具( Percona Toolkit)。
如對表添加索引：
pt-online-schema-change --user='root' --host='localhost' --ask-pass --alter "add index idx_user_id(room_id,create_time)"
D=fission_show_room_v2,t=room_favorite_info --execute
七、慢查詢?nèi)罩?br>
有時(shí)候如果線上請求超時(shí)，應(yīng)該去關(guān)注下慢查詢?nèi)罩荆樵兊姆治龊芎唵危日业铰樵內(nèi)罩疚募奈恢茫缓罄胢ysqldumpslow去分析。查詢慢查詢?nèi)罩拘畔⒖梢灾苯油ㄟ^執(zhí)行SQL命令查看相關(guān)變量，常用的SQL如下：
mysqldumpslow的工具十分簡單，我主要用到的是參數(shù)如下：
-t：限制輸出的行數(shù)，我一般取前十條就夠了；
-s：根據(jù)什么來排序默認(rèn)是平均查詢時(shí)間at，我還經(jīng)常用到c查詢次數(shù)，因?yàn)椴樵兇螖?shù)很頻繁但是時(shí)間不高也是有必要優(yōu)化的，還有t查詢時(shí)間，查看那個(gè)語句特別卡；
-v：輸出詳細(xì)信息。
例子：mysqldumpslow -v -s t -t 10
mysql_slow.log.2018-11-20-0500
八、查看SQL進(jìn)程和殺死進(jìn)程
如果你執(zhí)行了一個(gè)SQL的操作，但是遲遲沒有返回，你可以通過查詢進(jìn)程列表看看它的實(shí)際執(zhí)行狀況，如果該SQL十分耗時(shí)，為了避免影響線上可以用kill命令殺死進(jìn)程，通過查看進(jìn)程列表也能直觀的看下當(dāng)前SQL的執(zhí)行狀態(tài)；如果當(dāng)前數(shù)據(jù)庫負(fù)載很高，在進(jìn)程列表可能會(huì)出現(xiàn)，大量的進(jìn)程夯住，執(zhí)行時(shí)間很長。
命令如下：
--查看進(jìn)程列表
SHOW PROCESSLIST;
--殺死某個(gè)進(jìn)程
kill 183665
如果你使用的SQLyog，那么也有圖形化的頁面，在菜單欄-工具-顯示-進(jìn)程列表。在進(jìn)程列表頁面可以右鍵殺死進(jìn)程。如下所示：
九、一些數(shù)據(jù)庫性能的思考
在對公司慢查詢?nèi)罩咀鰞?yōu)化的時(shí)候，很多時(shí)候可能是忘了建索引，像這種問題很容易解決，加個(gè)索引就行了。但是有幾種情況就不是簡單加索引能解決了：
1、業(yè)務(wù)代碼循環(huán)讀數(shù)據(jù)庫
考慮這樣一個(gè)場景，獲取用戶粉絲列表信息，加入分頁是十個(gè)，其實(shí)像這樣的SQL是十分簡單的，通過連表查詢性能也很高。但是有時(shí)候，很多開發(fā)采用了取出一串ID，然后循環(huán)讀每個(gè)ID的信息，這樣如果ID很多對數(shù)據(jù)庫的壓力是很大的，而且性能也很低。
2、統(tǒng)計(jì)SQL
很多時(shí)候，業(yè)務(wù)上都會(huì)有排行榜這種，發(fā)現(xiàn)公司有很多地方直接采用數(shù)據(jù)庫做計(jì)算，在對一些大表的做聚合運(yùn)算的時(shí)候，經(jīng)常超過五秒，這些SQL一般很長而且很難優(yōu)化。像這種場景，如果業(yè)務(wù)允許（比如一致性要求不高或者是隔一段時(shí)間才統(tǒng)計(jì)的），可以專門在從庫里面做統(tǒng)計(jì)。另外我建議還是采用Redis緩存來處理這種業(yè)務(wù)。
3、超大分頁
在慢查詢?nèi)罩局邪l(fā)現(xiàn)了一些超大分頁的慢查詢?nèi)鏻imit 40000,1000，因?yàn)镸ySQL的分頁是在server層做的，可以采用延遲關(guān)聯(lián)在減少回表。但是看了相關(guān)的業(yè)務(wù)代碼正常的業(yè)務(wù)邏輯是不會(huì)出現(xiàn)這樣的請求的，所以很有可能是有惡意用戶在刷接口，最好在開發(fā)的時(shí)候也對接口加上校驗(yàn)攔截這些惡意請求。
這篇文章就總結(jié)到這里，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭”疚闹饕偨Y(jié)了工作中一些常用的操作及不合理的操作，在對慢查詢進(jìn)行優(yōu)化時(shí)收集的一些有用的資料和信息，本文適合有MySQL基礎(chǔ)的開發(fā)人員。
一、索引相關(guān)
1、索引基數(shù)
基數(shù)是數(shù)據(jù)列所包含的不同值的數(shù)量，例如，某個(gè)數(shù)據(jù)列包含值1、3、7、4、7、3，那么它的基數(shù)就是4。
索引的基數(shù)相對于數(shù)據(jù)表行數(shù)較高（也就是說，列中包含很多不同的值，重復(fù)的值很少）的時(shí)候，它的工作效果最好。
如果某數(shù)據(jù)列含有很多不同的年齡，索引會(huì)很快地分辨數(shù)據(jù)行；如果某個(gè)數(shù)據(jù)列用于記錄性別（只有“M”和“F”兩種值），那么索引的用處就不大；如果值出現(xiàn)的幾率幾乎相等，那么無論搜索哪個(gè)值都可能得到一半的數(shù)據(jù)行。
在這些情況下，最好根本不要使用索引，因?yàn)椴樵儍?yōu)化器發(fā)現(xiàn)某個(gè)值出現(xiàn)在表的數(shù)據(jù)行中的百分比很高的時(shí)候，它一般會(huì)忽略索引，進(jìn)行全表掃描。慣用的百分比界線是“30%”。
2、索引失效原因
對索引列運(yùn)算，運(yùn)算包括（+、-、*、/、！、<>、%、like'%_'（%放在前面）；
類型錯(cuò)誤，如字段類型為varchar，where條件用number；
對索引應(yīng)用內(nèi)部函數(shù)，這種情況下應(yīng)該要建立基于函數(shù)的索引。例如 select * from template t where ROUND (t.logicdb_id) = 1，此時(shí)應(yīng)該建ROUND (t.logicdb_id)為索引，MySQL8.0開始支持函數(shù)索引，5.7可以通過虛擬列的方式來支持，之前只能新建一個(gè)ROUND (t.logicdb_id)列然后去維護(hù)；
如果條件有or，即使其中有條件帶索引也不會(huì)使用（這也是為什么建議少使用or的原因），如果想使用or，又想索引有效，只能將or條件中的每個(gè)列加上索引；
如果列類型是字符串，那一定要在條件中數(shù)據(jù)使用引號，否則不使用索引；
B-tree索引 is 不會(huì)走，is not 會(huì)走，位圖索引 is ，is not 都會(huì)走；
組合索引遵循最左原則。
3、索引的建立
最重要的肯定是根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)常查詢的語句；
盡量選擇區(qū)分度高的列作為索引，區(qū)分度的公式是 COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)，表示字段不重復(fù)的比率，比率越大我們掃描的記錄數(shù)就越少；
如果業(yè)務(wù)中唯一特性最好建立唯一鍵，一方面可以保證數(shù)據(jù)的正確性，另一方面索引的效率能大大提高。
二、EXPLIAN中有用的信息
1、基本用法
desc或者explain加上你的SQL；
extended explain加上你的SQL，然后通過show warnings可以查看實(shí)際執(zhí)行的語句，這一點(diǎn)也是非常有用的，很多時(shí)候不同的寫法經(jīng)SQL分析后，實(shí)際執(zhí)行的代碼是一樣的。
2、提高性能的特性
索引覆蓋(covering index)：需要查詢的數(shù)據(jù)在索引上都可以查到不需要回表 EXTRA列顯示using index；
ICP特性(Index Condition Pushdown)：本來index僅僅是data access的一種訪問模式，存數(shù)引擎通過索引回表獲取的數(shù)據(jù)會(huì)傳遞到MySQL Server層進(jìn)行where條件過濾。5.6版本開始當(dāng)ICP打開時(shí)，如果部分where條件能使用索引的字段，MySQL Server會(huì)把這部分下推到引擎層，可以利用index過濾的where條件在存儲(chǔ)引擎層進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾。EXTRA顯示using index condition。需要了解MySQL的架構(gòu)圖分為Server和存儲(chǔ)引擎層；
索引合并(index merge)：對多個(gè)索引分別進(jìn)行條件掃描，然后將它們各自的結(jié)果進(jìn)行合并(intersect/union)。一般用OR會(huì)用到，如果是AND條件，考慮建立復(fù)合索引。EXPLAIN顯示的索引類型會(huì)顯示index_merge，EXTRA會(huì)顯示具體的合并算法和用到的索引。
3、extra字段
using filesort：說明MySQL會(huì)對數(shù)據(jù)使用一個(gè)外部的索引排序，而不是按照表內(nèi)的索引順序進(jìn)行讀取。MySQL中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序”，其實(shí)不一定是文件排序，內(nèi)部使用的是快排；
using temporary：使用了臨時(shí)表保存中間結(jié)果，MySQL在對查詢結(jié)果排序時(shí)使用臨時(shí)表。常見于排序order by和分組查詢group by；
using index：表示相應(yīng)的SELECT操作中使用了覆蓋索引（Covering Index），避免訪問了表的數(shù)據(jù)行，效率不錯(cuò)；
impossible where：WHERE子句的值總是false，不能用來獲取任何元組；
select tables optimized away：在沒有GROUP BY子句的情況下基于索引優(yōu)化MIN/MAX操作或者對于MyISAM存儲(chǔ)引擎優(yōu)化COUNT(*)操作，不必等到執(zhí)行階段再進(jìn)行計(jì)算，查詢執(zhí)行計(jì)劃生成的階段即完成優(yōu)化；
distinct：優(yōu)化distinct操作，在找到第一匹配的元組后即停止找同樣值的操作。
using filesort、using temporary這兩項(xiàng)出現(xiàn)時(shí)需要注意下，這兩項(xiàng)是十分耗費(fèi)性能的，在使用group by的時(shí)候，雖然沒有使用order by，如果沒有索引，是可能同時(shí)出現(xiàn)using filesort，using temporary的，因?yàn)間roup by就是先排序在分組，如果沒有排序的需要，可以加上一個(gè)order by 來避免排序，這樣using filesort就會(huì)去除，能提升一點(diǎn)性能。
4、type字段
system：表只有一行記錄（等于系統(tǒng)表），這是const類型的特例，平時(shí)不會(huì)出現(xiàn)；
const：如果通過索引依次就找到了，const用于比較主鍵索引或者unique索引。因?yàn)橹荒芷ヅ湟恍袛?shù)據(jù)，所以很快。如果將主鍵置于where列表中，MySQL就能將該查詢轉(zhuǎn)換為一個(gè)常量；
eq_ref：唯一性索引掃描，對于每個(gè)索引鍵，表中只有一條記錄與之匹配。常見于主鍵或唯一索引掃描；
ref：非唯一性索引掃描，返回匹配某個(gè)單獨(dú)值的所有行。本質(zhì)上也是一種索引訪問，它返回所有匹配某個(gè)單獨(dú)值的行，然而它可能會(huì)找到多個(gè)符合條件的行，所以它應(yīng)該屬于查找和掃描的混合體；
range：只檢索給定范圍的行，使用一個(gè)索引來選擇行。key列顯示使用了哪個(gè)索引，一般就是在你的where語句中出現(xiàn)between、<、>、in等的查詢，這種范圍掃描索引比全表掃描要好，因?yàn)橹恍枰_始于縮印的某一點(diǎn)，而結(jié)束于另一點(diǎn)，不用掃描全部索引；
index：Full Index Scan ，index與ALL的區(qū)別為index類型只遍歷索引樹，這通常比ALL快，因?yàn)樗饕募ǔ１葦?shù)據(jù)文件小，也就是說雖然ALL和index都是讀全表，但index是從索引中讀取的，而ALL是從硬盤讀取的；
all：Full Table Scan，遍歷全表獲得匹配的行。
參考地址：
https://blog.csdn.net/DrDanger/article/details/79092808
三、字段類型和編碼
1）MySQL返回字符串長度
CHARACTER_LENGTH(同CHAR_LENGTH)方法返回的是字符數(shù)，LENGTH函數(shù)返回的是字節(jié)數(shù)，一個(gè)漢字三個(gè)字節(jié)。
2）varvhar等字段建立索引長度計(jì)算語句
select count(distinct left(test,5))/count(*) from table；越趨近1越好
3）MySQL的utf8
MySQL的utf8最大是3個(gè)字節(jié)不支持emoji表情符號，必須只用utf8mb4。需要在MySQL配置文件中配置客戶端字符集為utf8mb4。
JDBC的連接串不支持配置characterEncoding=utf8mb4，最好的辦法是在連接池中指定初始化SQL，例如：hikari連接池，其他連接池類似spring . datasource . hikari . connection - init - sql =set names utf8mb4。否則需要每次執(zhí)行SQL前都先執(zhí)行set names utf8mb4。
4）MySQL排序規(guī)則(一般使用_bin和_genera_ci)
utf8_genera_ci不區(qū)分大小寫，ci為case insensitive的縮寫，即大小寫不敏感；
utf8_general_cs區(qū)分大小寫，cs為case sensitive的縮寫，即大小寫敏感，但是目前MySQL版本中已經(jīng)不支持類似于***_genera_cs的排序規(guī)則，直接使用utf8_bin替代；
utf8_bin將字符串中的每一個(gè)字符用二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，區(qū)分大小寫。
那么，同樣是區(qū)分大小寫，utf8_general_cs和utf8_bin有什么區(qū)別？
cs為case sensitive的縮寫，即大小寫敏感；bin的意思是二進(jìn)制，也就是二進(jìn)制編碼比較；
utf8_general_cs排序規(guī)則下，即便是區(qū)分了大小寫，但是某些西歐的字符和拉丁字符是不區(qū)分的，比如?=a，但是有時(shí)并不需要?=a，所以才有utf8_bin；
utf8_bin的特點(diǎn)在于使用字符的二進(jìn)制的編碼進(jìn)行運(yùn)算，任何不同的二進(jìn)制編碼都是不同的，因此在utf8_bin排序規(guī)則下：?<>a。
5）sql yog中初始連接指定編碼類型使用連接配置的初始化命令
四、SQL語句總結(jié)
1、常用但容易忘的
如果有主鍵或者唯一鍵沖突則不插入：insert ignore into
如果有主鍵或者唯一鍵沖突則更新，注意這個(gè)會(huì)影響自增的增量：INSERT INTO room_remarks(room_id,room_remarks)VALUE(1,"sdf") ON DUPLICATE KEY UPDATE room_remarks = "234"
如果有就用新的替代，values如果不包含自增列，自增列的值會(huì)變化：REPLACE INTO room_remarks(room_id,room_remarks) VALUE(1,"sdf")
備份表：CREATE TABLE user_info SELECT * FROM user_info
復(fù)制表結(jié)構(gòu)：CREATE TABLE user_v2 LIKE user
從查詢語句中導(dǎo)入：INSERT INTO user_v2 SELECT * FROM user或者INSERT INTO user_v2(id,num) SELECT id,num FROM user
連表更新：UPDATE user a, room b SET a.num=a.num+1 WHERE a.room_id=b.id
連表刪除：DELETE user FROM user,black WHERE user.id=black.id
2、鎖相關(guān)(作為了解，很少用)
共享鎖：select id from tb_test where id = 1 lock in share mode;
排它鎖：select id from tb_test where id = 1 for update
3、優(yōu)化時(shí)用到
強(qiáng)制使用某個(gè)索引：select * from table force index(idx_user) limit 2;
禁止使用某個(gè)索引：select * from table ignore index(idx_user) limit 2;
禁用緩存(在測試時(shí)去除緩存的影響)：select SQL_NO_CACHE from table limit 2;
4、查看狀態(tài)
查看字符集：SHOW VARIABLES LIKE 'character_set%';
查看排序規(guī)則：SHOW VARIABLES LIKE 'collation%';
5、SQL編寫注意
where語句的解析順序是從右到左，條件盡量放where不要放having；
采用延遲關(guān)聯(lián)(deferred join)技術(shù)優(yōu)化超多分頁場景，比如limit 10000,10,延遲關(guān)聯(lián)可以避免回表；
distinct語句非常損耗性能，可以通過group by來優(yōu)化；
連表盡量不要超過三個(gè)表。
五、踩坑
如果有自增列，truncate語句會(huì)把自增列的基數(shù)重置為0，有些場景用自增列作為業(yè)務(wù)上的ID需要十分重視；
聚合函數(shù)會(huì)自動(dòng)濾空，比如a列的類型是int且全部是，則SUM(a)返回的是而不是0；
MySQL判斷相等不能用“a=”，這個(gè)結(jié)果永遠(yuǎn)為UnKnown，where和having中，UnKnown永遠(yuǎn)被視為false，check約束中，UnKnown就會(huì)視為true來處理。所以要用“a is ”處理。
六、千萬大表在線修改
MySQL在表數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，如果修改表結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致鎖表，業(yè)務(wù)請求被阻塞。MySQL在5.6之后引入了在線更新，但是在某些情況下還是會(huì)鎖表，所以一般都采用pt工具( Percona Toolkit)。
如對表添加索引：
pt-online-schema-change --user='root' --host='localhost' --ask-pass --alter "add index idx_user_id(room_id,create_time)"
D=fission_show_room_v2,t=room_favorite_info --execute
七、慢查詢?nèi)罩?/p>
有時(shí)候如果線上請求超時(shí)，應(yīng)該去關(guān)注下慢查詢?nèi)罩荆樵兊姆治龊芎唵危日业铰樵內(nèi)罩疚募奈恢茫缓罄胢ysqldumpslow去分析。查詢慢查詢?nèi)罩拘畔⒖梢灾苯油ㄟ^執(zhí)行SQL命令查看相關(guān)變量，常用的SQL如下：
mysqldumpslow的工具十分簡單，我主要用到的是參數(shù)如下：
-t：限制輸出的行數(shù)，我一般取前十條就夠了；
-s：根據(jù)什么來排序默認(rèn)是平均查詢時(shí)間at，我還經(jīng)常用到c查詢次數(shù)，因?yàn)椴樵兇螖?shù)很頻繁但是時(shí)間不高也是有必要優(yōu)化的，還有t查詢時(shí)間，查看那個(gè)語句特別卡；
-v：輸出詳細(xì)信息。
例子：mysqldumpslow -v -s t -t 10
mysql_slow.log.2018-11-20-0500
八、查看SQL進(jìn)程和殺死進(jìn)程
如果你執(zhí)行了一個(gè)SQL的操作，但是遲遲沒有返回，你可以通過查詢進(jìn)程列表看看它的實(shí)際執(zhí)行狀況，如果該SQL十分耗時(shí)，為了避免影響線上可以用kill命令殺死進(jìn)程，通過查看進(jìn)程列表也能直觀的看下當(dāng)前SQL的執(zhí)行狀態(tài)；如果當(dāng)前數(shù)據(jù)庫負(fù)載很高，在進(jìn)程列表可能會(huì)出現(xiàn)，大量的進(jìn)程夯住，執(zhí)行時(shí)間很長。
命令如下：
--查看進(jìn)程列表
SHOW PROCESSLIST;
--殺死某個(gè)進(jìn)程
kill 183665
如果你使用的SQLyog，那么也有圖形化的頁面，在菜單欄-工具-顯示-進(jìn)程列表。在進(jìn)程列表頁面可以右鍵殺死進(jìn)程。如下所示：
九、一些數(shù)據(jù)庫性能的思考
在對公司慢查詢?nèi)罩咀鰞?yōu)化的時(shí)候，很多時(shí)候可能是忘了建索引，像這種問題很容易解決，加個(gè)索引就行了。但是有幾種情況就不是簡單加索引能解決了：
1、業(yè)務(wù)代碼循環(huán)讀數(shù)據(jù)庫
考慮這樣一個(gè)場景，獲取用戶粉絲列表信息，加入分頁是十個(gè)，其實(shí)像這樣的SQL是十分簡單的，通過連表查詢性能也很高。但是有時(shí)候，很多開發(fā)采用了取出一串ID，然后循環(huán)讀每個(gè)ID的信息，這樣如果ID很多對數(shù)據(jù)庫的壓力是很大的，而且性能也很低。
2、統(tǒng)計(jì)SQL
很多時(shí)候，業(yè)務(wù)上都會(huì)有排行榜這種，發(fā)現(xiàn)公司有很多地方直接采用數(shù)據(jù)庫做計(jì)算，在對一些大表的做聚合運(yùn)算的時(shí)候，經(jīng)常超過五秒，這些SQL一般很長而且很難優(yōu)化。像這種場景，如果業(yè)務(wù)允許（比如一致性要求不高或者是隔一段時(shí)間才統(tǒng)計(jì)的），可以專門在從庫里面做統(tǒng)計(jì)。另外我建議還是采用Redis緩存來處理這種業(yè)務(wù)。
3、超大分頁
在慢查詢?nèi)罩局邪l(fā)現(xiàn)了一些超大分頁的慢查詢?nèi)鏻imit 40000,1000，因?yàn)镸ySQL的分頁是在server層做的，可以采用延遲關(guān)聯(lián)在減少回表。但是看了相關(guān)的業(yè)務(wù)代碼正常的業(yè)務(wù)邏輯是不會(huì)出現(xiàn)這樣的請求的，所以很有可能是有惡意用戶在刷接口，最好在開發(fā)的時(shí)候也對接口加上校驗(yàn)攔截這些惡意請求。
這篇文章就總結(jié)到這里，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>
