-- 示例表
CREATE TABLE `employees` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
`age` int(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年齡',
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位',
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時間',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE,
KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=136326 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工表'
--創建100000條記錄
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('xiaoqiang',i),i,'coder');
SET i=i+1;
end WHILE;
end;;
delimiter ;
call insert_emp();
根據自增且連續的主鍵排序的分頁查詢
select * from employees LIMIT 9999 ,5;
表示從表employees 中取出從10000行開始的5行記錄。看似只查詢5條記錄，實際這條SQL是先讀取10005條記錄，然后拋棄前10000條記錄，然后讀到后面5條想要的數據。沒有添加單獨的order by，表示通過主鍵排序。
因此要查詢一張大表比較靠后的數據，執行效率是非常低的。
因為主鍵是自增且連續的，所以可以改寫成按照主鍵查詢從第10001開始的五行數據，如下：
select * from employees WHERE id > 9999 limit 5;
可以看到兩個sql的執行計划，顯然改寫后的sql走了索引，而且掃描的行數大大減少，執行效率會更高。但是，這條改寫的sql在很多場景下並不實用，因為表中可能某些記錄被刪除后，主鍵空缺，導致結果不一致。
先刪除一條記錄，然后測試下原來sql和優化后的sql：
select * from employees LIMIT 9999 ,5;
select * from employees where id> 9999 limit 5;
兩條sql的結果不一樣，因此，如果主鍵不連續，不能使用上面描述的方法。
另外由於原來sql是order by非主鍵字段，按照上面的方法改寫sql的結果不一致。所以這種改寫得滿足以下兩個條件：
- 主鍵自增且連續
- 結果是按照主鍵排序的
根據非主鍵字段排序的分頁查詢
select * from employees order by name limit 9000, 5;
explain select * from employees order by name limit 9000, 5;
key字段對應的值為null，發現並沒有使用name字段的索引。因為掃描整個索引並查找到沒有索引的行，可能要便利多個索引樹，其成本比掃描全表的成本更高，索引優化器放棄使用索引。
優化的關鍵是：讓排序時返回的字段盡可能的少，所以可以讓排序和分頁操作先查出主鍵，然后根據主鍵查到對應的記錄。
改下如下：
select * from employees as e inner join(select id from employees order by name limit 9000,5) as ed on e.id=ed.id;
可以看到結果與原來的sql結果是一致的，執行時間減少了一般以上，再對比下執行計划：
原來的sql使用的是filesort排序，而優化后的sql使用的是索引排序。
in和exists優化
原則：小表驅動大表，即小表的數據集驅動大表的數據集
in：當B表的數據集小於A表的數據集時，in由於exists
select * from A where id in(select id from B)
等價於
for(select id from B){
select * from A where A.id=B.id
}
exists:當A表的數據集小於B表的數據集時，exitsts優於in
當著查詢A的數據，放到子查詢B中做條件驗證，根據驗證結果（true或false）來決定著查詢的數據是否保留。
select * from A exists(select 1 from B where A.id=B.id)
等價於
for(select * from A){
select * from B where A.id=B.id
}
count(*)查詢優化
explain select count(1) from employees;
explain select count(id) from employees;
explain select count(name) from employees;
explain select count(*) from employees;
四個sql的執行計划幾乎一樣的，count(name)使用的是聯合索引， 主要區別根據某個字段做count操作不會統計字段為null的值的數據行。
除了count(name)的其他count操作，都是用的輔助索引而不是主鍵索引， 因為二級索引存儲數據更少，檢索性能更高。
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