19个MySQL优化技巧，索引优化这样做最有效！

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声明：下面的优化方案都是基于“ Mysql-索引-BTree类型 ”

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善用EXPLAIN

做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。

下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据：

1. type列：连接类型

一个好的sql语句至少要达到range级别，杜绝出现all级别。

2. key列：使用到的索引名

如果没有选择索引，值是NULL，可以采取强制索引方式。

3. key_len列：索引长度

4. rows列:扫描行数

该值是个预估值。

5. Extra列：详细说明

注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary

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SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。

再例如：select id from table_name where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。

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SELECT语句务必指明字段名称

SELECT * 增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽），增加了使用覆盖索引的可能性，当表结构发生改变时，前端也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

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只需要一条数据的时候

当只需要一条数据的时候，使用limit 1，这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型。

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没有索引的排序

如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序。

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限制条件没有索引

如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or。

or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

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尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

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不使用ORDER BY RAND()

select id from 'table_name'

order by rand() limit 1000;

上面的sql语句，可优化为：

select id from 'table_name' t1 join (selectrand() * (select max(id)

from 'table_name' )asnid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;

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区分in和exists,not in和not exists

select * from 表Awhere id in (select id from 表B)

上面sql语句相当于：

select * from 表A

where exists (select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。

如何高效的写出一个替代not exists的sql语句？

原sql语句：

select colname … from A表

where a.id not in (select b.id from B表)

高效的sql语句：

select colname … from A表 Left join B表 onwhere a.id = b.id where b.id is null

取出的结果集如下图表示，A表不在B表中的数据。

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用合理的分页方式提高分页效率

select id,namefrom table_name limit 866613, 20

使用上述sql语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法：

select id,name from table_namewhere id > 866612 limit 20

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分段查询

在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

如下图这个sql语句，扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询：

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避免在where子句中进行null值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

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不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果并没有使用。

那么如何解决这个问题呢？答案：使用全文索引。

在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%'; 这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的sql语法是：

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXTINDEX 'idx_uesr_name' ('user_name');

使用全文索引的sql语句是：

select id,fnum,fdst from table_namewhere match(user_name) against('zhangsan' in booleanmode);

注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

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避免在where子句中进行表达式操作

比如：

select user_id,user_project from table_namewhere age*2=36;

对字段就进行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：

select user_id,user_project from table_name

where age=36/2;

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避免隐式类型转换

where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

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遵守最左前缀法则

对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则。

举列来说索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。

所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

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使用force index强制查询某个索引

必要时可以使用force index来强制查询某个索引。

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

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注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,造成后面的索引字段失效。

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关于JOIN优化

LEFT JOIN A表为驱动表

INNER JOIN MySQL可以自动找出那个数据少的表的作用驱动表

RIGHT JOIN B表为驱动表

注意：MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：

select*from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect*from B;

1. 尽量使用inner join，避免left join

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

2.合理利用索引

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

3. 利用小表去驱动大表

从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

4. 巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。

这个方式有时可能减少3倍的时间。