在開始博客之前，還是同樣的給一個大概的目錄結構，實則即為一般MySQL的優化步驟
1、查看SQL的執行頻率---------------使用show status命令
2、定位哪些需要優化的SQL------------通過慢查詢記錄+show processlist命令查看當前線程
3、分析為什么SQL執行效率低------------使用explain/desc命令分析
- 相關列簡單解釋：type、table、select_type...
4、對症下葯采取優化措施-----------舉例采取index進行優化
- 如何使用索引？
- 使用索引應該注意的事項
- 查看索引使用情況
主要參考資料：《深入淺出MySQL》，https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/statement-optimization.html
一、查看SQL執行頻率
使用show [session|gobal] status命令了解SQL執行頻率、線程緩存內的線程的數量、當前打開的連接的數量、獲得的表的鎖的次數等。
比如執行show status like 'Com_%'查看每個語句執行的次數即頻率，其中Com_xxx中xxx表示就是語句，比如Com_select：執行select操作的次數。
1 mysql> use test; 2 Database changed 3 mysql> show status like 'Com_%'; 4 +-----------------------------+-------+ 5 | Variable_name | Value | 6 +-----------------------------+-------+ 7 | Com_admin_commands | 0 | 8 | Com_assign_to_keycache | 0 | 9 | Com_alter_db | 0 | 10 | Com_alter_db_upgrade | 0 | 11 | Com_alter_event | 0 | 12 | Com_alter_function | 0 | 13 | Com_alter_instance | 0 | 14 | Com_alter_procedure | 0 | 15 | Com_alter_server | 0 | 16 | Com_alter_table | 0 | 17 | Com_alter_tablespace | 0 | 18 | Com_alter_user | 0 | 19 | Com_analyze | 0 | 20 | Com_begin | 0 | 21 | Com_binlog | 0 | 22 | Com_call_procedure | 0 | 23 | Com_change_db | 2 | 24 | Com_change_master | 0 | 25 | Com_change_repl_filter | 0 | 26 | Com_check | 0 | 27 | Com_checksum | 0 | 28 | Com_commit | 0 | 29 | Com_create_db | 0 | 30 | Com_create_event | 0 | 31 | Com_create_function | 0 | 32 | Com_create_index | 0 |
..............................
比如執行show status like 'slow_queries'查看慢查詢次數（黑人問號？？什么是慢查詢呢？就是通過設置查詢時間閾值long_query_time（0-10s）並打開開關當超過這個閾值的查詢都稱之為慢查詢,通常用來划分執行SQL效率）show_query_log（1=OFF/0=ON），
mysql> show status like 'slow_queries'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | Slow_queries | 0 | +---------------+-------+ 1 row in set
比如執行show status like 'uptime'查看服務工作時間（即運行時間）：
mysql> show status like 'uptime'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | Uptime | 21645 | +---------------+-------+ 1 row in set
比如執行show status like 'connections'查看MySQL連接數：
mysql> show status like 'connections'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | Connections | 6 | +---------------+-------+ 1 row in set
通過show [session|gobal] status命令很清楚地看到哪些SQL執行效率不如人意，但是具體是怎么個不如意法，還得繼續往下看，使用EXPLAIN命令分析具體的SQL語句
二、定位效率低的SQL
上面也提到過慢查詢這個概念主要是用來划分效率低的SQL，但是慢查詢是在整個查詢結束后才記錄的，所以光是靠慢查詢日志是跟蹤不了效率低的SQL。一般有兩種方式定位效率低的SQL：
1、通過慢查詢日志查看效率低的SQL語句，慢查詢日志是通過show_query_log_file指定存儲路徑的，里面記錄所有超過long_query_time的SQL語句（關於日志的查看，日后再一步研究學習），但是需要慢查詢日志的產生是在查詢結束后才有的。
2、通過show processlist命令查看當前MySQL進行的線程，可以看到線程的狀態信息
mysql> show processlist; +----+------+-----------------+------+---------+------+----------+------------------+ | Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info | +----+------+-----------------+------+---------+------+----------+------------------+ | 2 | root | localhost:58377 | NULL | Sleep | 2091 | | NULL | | 3 | root | localhost:58382 | test | Sleep | 2083 | | NULL | | 4 | root | localhost:58386 | test | Sleep | 2082 | | NULL | | 5 | root | localhost:59092 | test | Query | 0 | starting | show processlist | +----+------+-----------------+------+---------+------+----------+------------------+ 4 rows in set
其中主要的是state字段，表示當前SQL語句線程的狀態，如Sleeping 表示正在等待客戶端發送新請求，Sending data把查詢到的data結果發送給客戶端等等，具體請看https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/general-thread-states.html
三、 查看分析效率低的SQL
MYSQL 5.6.3以前只能EXPLAIN SELECT; MYSQL5.6.3以后就可以EXPLAIN SELECT,UPDATE,DELETE，現在我們先創建一個user_table的表，之后分析select* from user where name=''語句
mysql> create table user(id int, name varchar(10),password varchar(32),primary key(id))engine=InnoDB; Query OK, 0 rows affected
之后插入三條數據：
mysql> insert into user values(1,'Zhangsan',replace(UUID(),'-','')),(2,'Lisi',replace(UUID(),'-','')),(3,'Wangwu',replace(UUID(),'-','')); Query OK, 3 rows affected Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select* from user; +----+----------+----------------------------------+ | id | name | password | +----+----------+----------------------------------+ | 1 | Zhangsan | 2d7284808e5111e8af74201a060059ce | | 2 | Lisi | 2d73641c8e5111e8af74201a060059ce | | 3 | Wangwu | 2d73670c8e5111e8af74201a060059ce | +----+----------+----------------------------------+ 3 rows in set
下面以分析select*from user where name='Lisi'語句為例：
mysql> explain select*from user where name='Lisi'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 33.33 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set
下面講解select_type等常見列的含義的：
（1）select_type：表示SELECT的類型，主要有：
- SIMPLE：簡單表，沒有表連接或者子查詢
- PRIMARY：主查詢，即最外城的查詢
- UNION：UNION中的第二個或者后面的語句
- SUBQUERY：子查詢中的第一個SELECT
（2）table：結果輸出的表
（3）type：表示表的連接類型，性能由好到差為：
- system：常量表
- const：單表中最多有一行匹配，比如primary key，unique index
- eq_ref：多表連接中使用primary key，unique index
- ref：使用普通索引
- ref_or_null：與ref類似，但是包含了NULL查詢
- index_merge：索引合並優化
- unique_subquery：in后面是一個查詢主鍵字段的子查詢
- index_subquery：in后面是非唯一索引字段的子查詢
- range：單表中范圍查看，使用like模糊查詢
- index：對於后面每一行都通過查詢索引得到數據
- all：表示全表查詢
（3）possible_key：查詢時可能使用的索引
（4）key：表示實際使用的索引
（5）key_len：索引字段的長度
（6）rows：查詢時實際掃描的行數
（7）Extra：執行情況的說明和描述
（8）partitions：分區數目
（9）filtered：查詢過濾的表占的百分比，比如這里查詢的記錄是name=Lisi的記錄，占三條記錄的33.3%
四、 關於索引的優化
1、使用索引優化的舉例
上個例子我們看到到執行explain select*from user where name='Lisi'，掃描了3行（全部行數）使用了全表搜索all。如果實際業務中name是經常用到查詢的字段（是指經常跟在where后的字段，不是select后的字段）並且數據量很大的情況呢？這時候就需要索引了（索引經常用到where后面的字段比select后面的字段效果更好，或者說就是要使用在where后面的字段上）
增加name前綴索引（這里只是舉例，並沒有選擇最合適的前綴）：
mysql> create index index_name on user(name(2)); Query OK, 0 rows affected Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
執行explain分析
mysql> explain select*from user where name = 'Lisi'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | ref | index_name | index_name | 9 | const | 1 | 100 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ 1 row in set
可以看到type變為ref、rows降為1（實際上只要使用了索引都是1），filtered過濾百分比為100%，實際用到的索引為index_name。如果數據量很大的話使用索引就是很好的優化措施，對於如何選擇索引，什么時候用索引，我做出了如下總結：
2、如何高效使用索引？
(1) 創建多列索引時，只要查詢條件中用到最左邊的列，索引一般都會被用到
我們創建一張沒有索引的表user_1:
mysql> show create table user_1; +--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | user_1 | CREATE TABLE `user_1` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(10) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 | +--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set
之后同樣插入數據：
mysql> select *from user_1; +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 1 | Zhangsan | | 2 | Lisi | +----+----------+ 2 rows in set
創建多列索引index_id_name
mysql> create index index_id_name on user_1(id,name); Query OK, 0 rows affected Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
實驗查詢explain分析name與id
mysql> explain select * from user_1 where id=1; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user_1 | NULL | ref | index_id_name | index_id_name | 5 | const | 1 | 100 | Using index | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------------+---------+-------+------+----------+-------------+ 1 row in set mysql> explain select * from user_1 where name='Lisi'; +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+--------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | user_1 | NULL | index | NULL | index_id_name | 38 | NULL | 2 | 50 | Using where; Using index | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+--------------------------+ 1 row in set
可以看到使用最左列id的時候，rows為1，並且Extra明確使用了index，key的值為id_name_index，type的值為ref，而where不用到id，而是name的話，rows的值為2。filtered為50%，雖然key是index_id_name，但是表明是索引（個人理解，應該不太准確）
(2) 使用like的查詢，只有%不是第一個字符並且%后面是常量的情況下，索引才可能會被使用。
執行explain select *from user where name like ‘%Li’后type為ALL且key的值為NULL，執行explain select *from user where name like ‘Li%’后key值不為空為index_name。
mysql> explain select*from user where name like '%Li'; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 33.33 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set mysql> explain select*from user where name like 'Li%'; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | range | index_name | index_name | 9 | NULL | 1 | 100 | Using where | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set
(3) 如果對打的文本進行搜索，使用全文索引而不是用like ‘%...%’（只有MyISAM支持全文索引）。
(4) 如果列名是索引，使用column_name is null將使用索引。
mysql> explain select*from user where name is null; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | ref | index_name | index_name | 9 | const | 1 | 100 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ 1 row in set mysql> explain select*from user where password is null; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3 | 33.33 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set
3、哪些情況下即使有索引也用不到？
(1) MySQL使用MEMORY/HEAP引擎（使用的HASH索引），並且WHERE條件中不會使用”=”,in等進行索引列，那么不會用到索引（這是關於引擎部分特點，之后會介紹）。
(2) 用OR分隔開的條件，如果OR前面的條件中的列有索引，而后面的列沒有索引，那么涉及到的列索引不會被使用。
執行命令show index from user可以看出password字段並沒有使用任何索引，而id使用了兩個索引，但是where id=1 or password='2d7284808e5111e8af74201a060059ce' 導致沒有使用id列的primary索引與id_name_index索引
mysql> show index from user; +-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | user | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | | | user | 1 | index_name | 1 | name | A | 3 | 2 | NULL | YES | BTREE | | | | user | 1 | id_name_index | 1 | id | A | 3 | NULL | NULL | | BTREE | | | | user | 1 | id_name_index | 2 | name | A | 3 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | +-------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 4 rows in set mysql> explain select*from user where id=1 or password='2d7284808e5111e8af74201a060059ce'; +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user | NULL | ALL | PRIMARY,id_name_index | NULL | NULL | NULL | 3 | 55.56 | Using where | +----+-------------+-------+------------+------+-----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set
(3) 不是用到復合索引中的第一列即最左邊的列的話，索引就不起作用（上面已經介紹）。
(4) 如果like是以%開頭的(上面已經介紹)
(5) 如果列類型是字符串，那么where條件中字符常量值不用’’引號引起來的話，那就不會失去索引效果，這是因為MySQL會把輸入的常量值進行轉換再使用索引。
select * from user_1 where name =250，其中name的索引為name_index，並且是varchar字符串類型，但是並沒有將250用引號變成’250’，那么explain之后的ref仍然為NULL,rows為3
mysql> show index from user_1; +--------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +--------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | user_1 | 1 | index_id_name | 1 | id | A | 2 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | user_1 | 1 | index_id_name | 2 | name | A | 2 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | user_1 | 1 | name_index | 1 | name | A | 3 | 5 | NULL | YES | BTREE | | | +--------+------------+---------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set mysql> explain select*from user_1 where name=250; +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+--------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | user_1 | NULL | index | name_index | index_id_name | 38 | NULL | 3 | 33.33 | Using where; Using index | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+--------------------------+ 1 row in set mysql> explain select*from user_1 where name='250'; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | user_1 | NULL | ref | name_index | name_index | 18 | const | 1 | 100 | Using where | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+ 1 row in set
4、查看索引的使用情況
執行show status like ‘Handler_read%’可以看到一個值Handler_read_key，它代表一行被索引值讀的次數，如果值很低說明增加索引得到的性能改善不高，因為索引並不經常使用。
mysql> show status like 'Handler_read%' ; +-----------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-----------------------+-------+ | Handler_read_first | 3 | | Handler_read_key | 5 | | Handler_read_last | 0 | | Handler_read_next | 0 | | Handler_read_prev | 0 | | Handler_read_rnd | 0 | | Handler_read_rnd_next | 20 | +-----------------------+-------+ 7 rows in set
（1）Handler_read_first：索引中第一條被讀的次數。如果較高，它表示服務器正執行大量全索引掃描；
（2）Handler_read_key：如果索引正在工作，這個值代表一個行被索引值讀的次數，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因為索引不經常使用。
（3）Handler_read_next ：按照鍵順序讀下一行的請求數。如果你用范圍約束或如果執行索引掃描來查詢索引列，該值增加。
（4）Handler_read_prev：按照鍵順序讀前一行的請求數。該讀方法主要用於優化ORDER BY ... DESC。
（5）Handler_read_rnd ：根據固定位置讀一行的請求數。如果你正執行大量查詢並需要對結果進行排序該值較高。你可能使用了大量需要MySQL掃描整個表的查詢或你的連接沒有正確使用鍵。這個值較高，意味着運行效率低，應該建立索引來補救。
（6）Handler_read_rnd_next：在數據文件中讀下一行的請求數。如果你正進行大量的表掃描，該值較高。通常說明你的表索引不正確或寫入的查詢沒有利用索引。
注：以上6點來自於網絡總結，其中比較重要的兩個參數是Handler_read_key與Handler_read_rnd_next。