1.参考
MySQL实战—— Limit与Order by 对查询效率的巨大影响
https://blog.csdn.net/zhibo_lv/article/details/117846795
视频：尚硅谷MySQL数据库高级（bilibili收藏）
2.索引
2.1引入
2.1.1SQL执行慢的原因
1）Sql写的烂
2）索引没建好
3）表设计不好，导致join过多
4）服务器调优和参数设置不合理
2.1.2.sql写的顺序和机读顺序
1）写的顺序
2）机读顺序
2.2基本概念
1）索引是帮助mysql快速查找数据的数据结构
2）不真删除数据，而往往采用假删除的原因：
a.保留数据，业务不用，可以做分析用
b.频繁删除数据，会导致索引失效
c.删除数据会导致出现间隙，引发间隙锁，降低执行效率
3）索引本身也很大，往往以文件的形式存在磁盘
4）索引的数据结构是BTree结构（多路搜索树），其中，聚集索引、次要所以、唯一索引、复合索引、覆盖索引用的是B+树
2.3索引的优势劣势
1）优势：
提高了查询效率，减少了数据库IO成本
提高了排序效率，降低了CPU消耗
提高并发能力，mysql的InnoDB引擎可以添加行锁，行锁是基于索引的，因此可以提高并发能力
2）劣势
索引也是一张表，保存了主键、索引字段，并指向实体表记录（指针），占用空间；
索引虽然提高查询效率，但是会降低更新表的速度，因为维护数据的同时也要维护对应索引
2.4索引的分类
1）单值索引：只包含一个列的索引
2）唯一索引：索引字段的值不重复，但允许空值
3）复合索引：包含多个列
2.5索引的结构与检索原理
1）3层b+树可以表示上百万条数据，定位到数据只发生3次IO，不需要每条数据都IO，性能极大提升
2）真实数据存在叶子节点，如3、5、9、10都是真实数据
3）非叶子节点不存真实数据，只存某种导向信息，如17、35不真实存在于数据表中
2.6适合、不适合建索引的条件
1）适合的：
主键自动建唯一索引
频繁作为查询条件的字段
外键建立索引
2）不适合的
频繁更新的字段
where用不到的字段
高并发下单值索引还是复合索引？---复合索引更好
经常增删改的表不建索引
数据量少的表不建索引
字段值少的（例如枚举）不建索引
2.7单表、双表、三表建索引
单表：在where和orderby的字段上建索引
双表：左联在右表关联字段上建索引，右联在左表关联字段上建索引
三表：同双表经验
2.8建索引注意点：
1）全值匹配最爱：复合索引，查询条件字段与索引字段、顺序都对应；
2）最左匹配原则：（参考：https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/124672991）
index_abc:(a, b, c) //相当于同时有了(a)、(a, b)、(a, b, c)索引
select * from table where a = 'aa' and b ='bb' and c='cc'; //最好，全值匹配
select * from table where c='cc' and b='bb' and a='aa'; //也生效，因为查询优化器会调整顺序，仅有==和in可以顺序随意
select * from table where c='cc' and b='bb'; //索引失效，最左匹配不上
3）不在索引列上做做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效
4）索引，不能使用查询条件为范围的后面的字段
select * from table where a='aa' and b>'bb' and c='cc'; //c失效，b是范围查找后面就失效，大于、小于、between、in、like
//a用于查找，b用于排序，c失效
5）尽量使用覆盖索引（索引字段全覆盖查询字段），减少select*，
select a,c,b from table where c='cc' and b='bb'; //索引生效，因为查询内容覆盖索引，查找索引树，而不是全表搜索
6）使用!=、>、<，会导致索引失效，全表查询
7）is null、is not null也无法使用索引
8）like百分号加右边
select * from table where a like '%aa%'; //索引失效
select * from table where a like '%aa'; //索引失效
select * from table where a like 'aa%'; //可以使用索引
9）like百分号不能加右边，但是还不想索引失效
select a,b,c from table where a like '%aa%'; //全覆盖索引，使用索引
10）字符串不加单引号，索引失效
select * from table where a = 'aa'; //索引生效
select * from table where a = aa; //能查出来，优化器执行类型转换。索引失效，隐式的类型转换导致
11）少用or，用它会导致索引失效
select * from table where a = 'aa1' or 'aa2'; //索引失效
3.sql查询优化
3.1分析步骤
1）观察、测试，至少跑1天，看看生产的慢sql情况
2.开启慢查询日志，并设置阙值，比如执行超过5s的就是慢查询，并把它抓取出来
3.explain+慢sql分析
4.show profile //查看sql在mysql服务器里的执行细节和生命周期情况
5.运维经理orDBA，进行sql数据库服务器的参数调优
3.2查询优化
3.2.1小表驱动大表：减少io连接次数，io连接也消耗性能
1）类比解释：外层次数少，内层次数多
for(i=0;i<5;...){
for(j=0;j<1000;...){}
}
2）in和exist：exist是in的变种写法，一般用in，变种可以贴合小表驱动大表原则
select * from A where bid in (select id from B) //先执行子查询，如果B数据量小，此时用in非常合适
select * from A where exist(select '随便' from B where B.id=A.bid) //将主查询的数据放到子查询中做验证，先执行煮茶询，如果A中数据量小，此时用exist非常合适
3.2.2使用索引优化order by
1）mysql支持两种方式的排序，index和filesort；index效率高，它指mysql扫描索引完成排序；filesort效率低
2）order by 满足两种情况，使用index排序：index_abc:(a, b, c)
a）order by 后的字段遵循最左匹配原则
select * from table where a>'aa' order by a,b,c; //using index,order by遵循最左匹配
select * from table where a>'aa' order by c,b; //using filesort,order by不遵循最左匹配
b）where 与order by条件列组合满足最左匹配原则
select * from table where a='aa' order by b,c; //using index,where与order by组合遵循最左匹配
select * from table where a>'aa' order by b,c; //using filesort
select * from table where a='aa' and b='bb' order by c; //using index
select * from table where a='aa' and b>'bb' order by b,c; //using index,where里面b>，但是order by续上了，也行
3.2.2使用索引优化group by
group by实质是先排序后分组，适用于order by的以上原则，同样适用于group by
3.2.3慢查询日志
1）默认关闭，需要主动开启，开启慢查询日志会消耗数据库性能
2）可以使用分析工具
