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MySQL中提高性能的最有效的方式是对数据表设计合理的索引，使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录，在数据量大的情况下，这样查询的速度就会很慢。

大多数情况下默认采用B+树来构建索引。

索引是否采用是由基于cost开销的优化器决定的，另外，是否使用索引跟数据库版本、数据量和数据选择度都有关系。

索引失效案例

1. 全值匹配我最爱

2. 最佳左前缀法则
   MySQL中一个索引可以包括16个字段，它检索数据时遵守最佳左前缀匹配原则，即从联合索引的最左边字段开始匹配
   用户在创建索引时，对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都失效。如果查询条件中没有使用第一个字段，联合索引不会被使用

3. 主键插入顺序
   如果插入的主键值忽大忽小，则可能会造成页分裂和记录移位

4. 计算、函数会导致索引失效

5. 类型转换(自动或手动)导致索引失效

6. 范围条件右边的列索引失效

7. 不等于(≠或<>)索引失效

8. is null可以使用索引，is not null索引失效

9. LIKE以通配符%开头索引失效

10. OR前后存在非索引的列索引失效

11. 数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

关联查询优化

对于左外连接

SELECT * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

type相当于驱动表，book相当于被驱动表
如果左连接中，只能给一个字段添加索引，就要添加给被驱动表，原因是左连接左边一定都有，关键在于如何从右表搜索行。

对于内连接

由查询优化器来决定谁作为驱动表，谁作为被驱动表出现
如果表的连接条件只能有一个字段有索引，则有索引的字段所在的表会作为被驱动表
在两个表都存在索引的情况下，会选择小表作为驱动表

JOIN语句原理

简单嵌套循环连接SNLJ

索引嵌套循环连接INLJ

优化思路是减少内层表数据的匹配次数，所以要求是被驱动表上必须有索引

块嵌套循环连接BNLJ

如果被驱动表中没有索引，那么被扫描的次数太多了，IO次数也很多。
优化思路是减少被驱动表的IO次数，一块一块地获取驱动表的数据。引入join buffer缓冲区，将驱动表相关的部分数据列缓冲到join buffer中，然后全盘扫描被驱动表，被驱动表中的每一条记录一次性跟buffer中的所有驱动表记录进行匹配，降低了被驱动表的访问频率

Hash Join

是做大数据集连接时常用方式，优化器将相对较小的表在内存中建立散列值，然后扫描较大的表并探测散列值，找出与Hash表匹配的行

1. 这种方式适用于较小的表完全可以放入内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和

2. 若表很大不能完全放入内存，这是优化器会将其分割成若干个不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段

3. 能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中，并提供很好的性能。

4. 只能应用于等值连接，这是由hash的特点决定的

子查询优化

概念：一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件，使用子查询可以实现查询语句的嵌套查询

子查询的执行效率不高的原因：1.MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表，然后外层查询语句从临时表中查询记录，查询完毕后再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询
2.子查询结果集存储的临时表，不会存在索引，所以查询性能会收到影响
3.对于返回结果较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大

使用连接查询代替子查询

SELECT * FROM student stu 
WHERE stu.stuno IN (SELECT monitor FROM class cWHERE monitor IS NOT NULL
);SELECT stu.* FROM student stu 
JOIN class c ON stu.stuno=c.monitor 
WHERE c.monitor IS NOT NULL

SELECT stu.* FROM student stu 
WHERE stu.stuno NOT IN (SELECT monitor FROM class cWHERE monitor IS NOT NULL
);SELECT stu.* FROM student stu 
LEFT OUTER JOIN class c ON stu.stuno=c.monitor 
WHERE c.monitor IS NOT NULL

排序优化

排序使用索引的原因：索引可以保证数据的有序性，效率更高，filesort排序一般在内存中进行，占用CPU较多，如果待排序结果较大，会产生临时文件IO到磁盘进行排序的情况，效率较低。

1. 增加LIMIT过滤条件索引有效

2. 保证字段顺序索引有效

3. 升序降序一致或顺序全不一致索引有效

filesort算法：双路排序和单路排序

双路排序：扫描磁盘读取order列，在buffer中进行排序，再按照排序列表从磁盘中读取其他字段

单路排序：从磁盘读取所有列，在buffer中按照order进行排序，之后输出。它的效率更快一点，避免了第二次读取数据，并且把随机IO变成了顺序IO，但是他会使用更多的空间

分组优化

类似于排序优化

分页优化

1. 在索引上完成排序分页操作，然后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容

2. 将LIMIT查询转换为某个位置的查询

优先考虑覆盖索引

概念：建索引的字段覆盖了查询条件所涉及的字段。索引的叶子节点存储了所需要的数据，通过读取索引就可以得到所需数据无需回表

好处：避免进行回表；可以把随机IO变成顺序IO

弊端：索引字段的维护是有代价的

索引下推ICP

是MySQL5.6的新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的优化方式。ICP可以减少回表的次数以及MySQL服务器访问存储引擎的次数

启用ICP后，如果WHERE条件可以使用索引中的列进行筛选，则MySQL服务器会把这部分条件使用索引条目进行筛选数据，最后才回表读取数据

使用条件

1. 只能用于二级索引

2. EXPLAIN显示的执行计划中type值为range、ref、eq_ref和ref_or_null

3. 只有在索引列中的WHERE条件字段才可以用ICP筛选

4. ICP可以用于MyISAM和InnoDB存储引擎

5. 当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP优化方法

6. 相关子查询条件不能使用ICP

其他查询优化策略

1. EXISTS和IN的区分
   SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)，哪个表小就用哪个表来驱动，A表小就用EXISTS，B表小就用IN

2. COUNT()、COUNT(1)和COUNT(具体字段)的效率
   · COUNT()和COUNT(1)都是统计所有结果，本质上没有区别，如果有WHERE子句，则是对所有符合条件的数据行进行统计，如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计
   · 如果是MyISAM，统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度，因为每个数据表都有一个meta信息存储了row_count值，其一致性由表级锁保证；如果是InnoDB，因为其支持事务，采用行级锁和MVCC机制，无法维护一个row_count变量，因此需要扫描全表，是O(n)的复杂度
   · 在InnoDB中，如果采用COUNT(具体字段)来统计具体数据行数，尽量采用二级索引。因为聚簇索引包含的信息多。对于COUNT(*)、COUNT(1)，不需要查找具体的行，只是统计行数，系统会自动采用空间更小的二级索引来统计

3. SELECT(*)
   尽量不要使用**，因为需要通过查询数据字典转换为所有列名，这会耗费资源和时间；且无法使用覆盖索引

4. LIMIT 1对优化的影响
   针对全盘扫描，如果确定结果集只有一条，加上LIMIT 1，扫描到一条结果就不会再扫描，这样会加快查询速度。如果对字段已经建立了唯一索引，则不会进行全盘扫描，不需要加LIMIE 1

5. 多使用COMMIT
   程序性能会得到提高，需求会因为COMMIT所释放的资源而减少。COMMIT所释放的资源有：回滚段上用于恢复数据的信息，被程序语句获得的锁，redo / undo log buffer中的空间，管理上述3中资源的内部花费