https://gitee.com/caojx-git/learn-java-notes/blob/master/mysql/SQL%E4%BC%98%E5%8C%96.md
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SQL优化，是一种概率层面的优化，至于是否实际使用了索引，按照我们的优化意愿执行SQL，我们需要看explain执行计划，原因是服务层中有SQL优化器，可能会影响我们的优化
MySQL 5.6
Windows、CentOS
5.x: 5.0-5.1：早期产品的延续，升级维护 5.4 - 5.x : MySQL整合了三方公司的新存储引擎 （推荐5.5）
MySQL逻辑分层可分为：连接层、服务层、引擎层、存储层
SQL的大致执行流程如下
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这里主要了解两种存储引擎：
InnoDB(默认) ：事务优先 （适合高并发操作，行锁）MyISAM ：性能优先 （表锁）查询数据库支持哪些引擎？
mysql>show engines;查看当前使用的引擎?
mysql>show variables like '%storage_engine%';指定数据库对象的引擎：
create table tb( id int(4) auto_increment, name varchar(5), dept varchar(5), primary key(id) )ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;本节可以结合：步步深入：MySQL架构总览->查询执行流程->SQL解析顺序
性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳（连接查询）、索引失效、服务器参数设置不合理（缓冲、线程数）
我们常说的SQL优化，主要就是优化索引
索引： 相当于书的目录
索引： index(索引)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，索引是数据结构（树：B树(默认)、Hash树…）
]
索引的弊端：
索引本身很大， 可以存放在内存/硬盘（通常为 硬盘）索引不是所有情况均适用：以下情况不建议建立索引 少量数据频繁更新的字段很少使用的字段 索引会降低增删改的效率（增删改）索引的优势：
提高查询效率（降低IO使用率）降低CPU使用率 （…order by age desc，因为B树索引本身就是一个排好序的结构，因此在排序时可以直接使用）B树的定义先看百度百科吧，当前时间(2018/10)我对B树的结构理解也不是很深，后续补充，先上一张图
]]
索引分类： 主键索引：不能重复。id 不能是null 唯一索引：不能重复。id 可以是null 单值索引：单列， age ;一个表可以多个单值索引,name。 复合索引：多个列构成的索引 （相当于 二级目录 ： z: zhao） (name,age) (a,b,c,d,…,n)
创建索引： 方式一
create 索引类型 索引名 on 表(字段) 单值： create index idx_dept on tb(dept); 唯一： create unique index idx_name on tb(name) ; 复合索引 create index idx_dept_name on tb(dept,name);方式二
alter table 表名 索引类型 索引名（字段） 单值： alter table tb add index idx_dept(dept) ; 唯一： alter table tb add unique index idx_name(name); 复合索引 alter table tb add index idx_dept_name(dept,name); 注意：如果一个字段是primary key，则改字段默认就是 主键索引方式三
create table tb( id int(4) auto_increment, name varchar(5), dept varchar(5), primary key(id), KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE COMMENT 'tb idx_name',s KEY `idx_dept` (`dept`) USING BTREE COMMENT 'tb idx_dept', unique index `idx_dept_name` (`dept,name`) USING BTREE COMMENT 'tb idx_dept_name' )ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;删除索引：
drop index 索引名 on 表名; drop index idx_name on tb;查询索引：
show index from 表名 ; show index from 表名 \G查询执行计划： explain +SQL语句
mysql> explain select * from tb \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: no matching row in const table 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)id：编号 select_type：查询类型 table：表 type：类型 possible_keys ：预测用到的索引 key：实际使用的索引 key_len：实际使用索引的长度 ref：表之间的引用 rows：通过索引查询到的数据量 Extra：额外的信息
查询课程编号为2 或 教师证编号为3 的老师信息
]
explain select t.* from teacher t, course c, teacherCard tc where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3 );explain + sql: (1)id: id值相同，从上往顺序执行，注意这里说的id指的是explain输出的ID
t3-tc3-c4
]
往teacher表中加入2条数据后
insert into teacher values (4, 'tl', 4); insert into teacher values (5, 'tl', 5); insert into teacher values (6, 'tl', 6); insert into teacher values (7, 'tl', 7); insert into teacher values (8, 'tl', 8);执行顺序：tc3-c4-t6
表的执行顺序因数量的个数改变而改变的原因： 笛卡儿积
a b c 4 3 2 = 2*3=6 * 4 =24 3*4=12* 2 =24数据小的表优先查询，执行SQL结果也有可能不一定是该结果，原因是服务层中有SQL优化器，可能会影响我们的的结果
ID值不同：ID值越大越优先查询 (本质：在嵌套子查询时，先查内层再查外层)，注意这里说的ID是explain出来的ID
查询教授SQL课程的老师的描述（desc）
explain select tc.tcdesc from teacherCard tc,course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tcid = tc.tcid and c.cname = 'sql';将以上多表查询转为子查询形式：
explain select tc.tcdesc from teacherCard tc where tc.tcid = (select t.tcid from teacher t where t.tid = (select c.tid from course c where c.cname = 'sql') );]
子查询+多表：
explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;ID值有相同，又有不同： ID值越大越优先；ID值相同，从上往下 顺序执行
select_type 是查询类型
PRIMARY：包含子查询SQL中的主查询 （最外层）SUBQUERY：包含子查询SQL中的 子查询 （非最外层）simple：简单查询（不包含子查询、union）derived：衍生查询（使用到了临时表） a.在from子查询中只有一张表
explain select cr.cname from ( select * from course where tid in (1,2) ) cr;]
b.在from子查询中， 如果有table1 union table2 ，则table1就是derived, table2就是union
explain select cr.cname from (select * from course where tid = 1 union select * from course where tid = 2 ) cr;]
union:上例 union result :告知开发人员，那些表之间存在union查询，即2和3存在union查询
type索引索引类型
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
我们常见的索引类型有情况有
system>const>eq_ref>ref>range>index>all
要对type进行优化的前提：有索引，其中：system，const只是理想情况，我们优化常常实际能达到 ref > range
system（忽略）: 只有一条数据的系统表 ；或衍生表只有一条数据的主查询
create table test01( tid int(3), tname varchar(20) ); insert into test01 values(1,'a');增加索引
alter table test01 add constraint tid_pk primary key(tid); explain select * from (select * from test01)t where tid =1;]
const：仅仅能查到一条数据的SQL ，用于Primary key 或unique索引 （类型与索引类型有关）
alter table test01 add constraint tid_pk primary key(tid); #有主键忽略 explain select tid from test01 where tid =1;]
eq_ref：唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据（有且只有1个，不能多 、不能为0）
select ... from ..where name = ... .常见于唯一索引 和主键索引。 alter table teacherCard add constraint pk_tcid primary key(tcid); alter table teacher add constraint uk_tcid unique index(tcid) ; explain select t.tcid from teacher t,teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;]
以上SQL，用到的索引是 t.tcid,即teacher表中的tcid字段，如果teacher表的数据个数和连接查询的数据个数一致（都是3条数据），则有可能满足eq_ref级别；否则无法满足。
ref：非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行（0，多） 准备数据：
insert into teacher values(4,'tz',4) ; insert into teacherCard values(4,'tz222');测试：
alter table teacher add index index_name (tname) ; mysql> explain select * from teacher where tname = 'tz' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: teacher partitions: NULL type: ref possible_keys: index_name key: index_name key_len: 23 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)range：检索指定范围的行 ,where后面是一个范围查询(between ,> < >=, 特殊:in有时候会失效 ，从而转为无索引all)
alter table teacher add index tid_index (tid) ; mysql> explain select t.* from teacher t where t.tid in (1,2) \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t partitions: NULL type: range possible_keys: tid_index key: tid_index key_len: 5 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> explain select t.* from teacher t where t.tid <3 \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t partitions: NULL type: range possible_keys: tid_index key: tid_index key_len: 5 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)index：查询全部索引中数据 explain select tid from teacher ; --tid 是索引，只需要扫描索引表，不需要所有表中的所有数据，这也称之为覆盖索引
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。
mysql> explain select tid from teacher \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: teacher partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: tid_index key_len: 5 ref: NULL rows: 8 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.01 sec)all：查询全部表中的数据 explain select cid from course ; --cid不是索引，需要全表所有，即需要所有表中的所有数据
mysql> explain select cid from course \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: course partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 4 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)小结：
system/const：结果只有一条数据 eq_ref：结果多条，但是每条数据是唯一的 ； ref：结果多条，但是每条数据是是0或多条 ；
possible_keys 指可能用到的索引，是一种预测，不准
alter table course add index cname_index (cname); explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;如果 possible_key/key是NULL，则说明没用索引
key 指的实际使用到的索引
utf8:1个字符3个字节 gbk:1个字符2个字节 latin:1个字符1个字节
key_len 指的是索引的长度 ，用于判断复合索引是否被完全使用 （a,b,c)
create table test_kl( name char(20) not null default '' --name不可以为null ) DEFAULT CHARSET=utf8; alter table test_kl add index index_name(name); mysql> explain select * from test_kl where name ='' \G; # key_len=60 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test_kl partitions: NULL type: ref possible_keys: index_name key: index_name key_len: 60 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) alter table test_kl add column name1 char(20); --name1可以为null alter table test_kl add index index_name1(name1); #如果索引字段可以为Null,则会使用1个字节用于标识。 mysql> explain select * from test_kl where name1 ='' \G; # key_len=61 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test_kl partitions: NULL type: ref possible_keys: index_name1 key: index_name1 key_len: 61 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)–如果索引字段可以为Null,则会使用1个字节用于标识。
drop index index_name on test_kl; drop index index_name1 on test_kl; 增加一个复合索引 alter table test_kl add index name_name1_index (name,name1); mysql> explain select * from test_kl where name1 = '' \G; # key_len=121 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test_kl partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: name_name1_index key_len: 121 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> explain select * from test_kl where name = '' \G; # key_len=60 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test_kl partitions: NULL type: ref possible_keys: name_name1_index key: name_name1_index key_len: 60 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)varchar(20)
alter table test_kl add column name2 varchar(20); --可以为Null alter table test_kl add index name2_index (name2); mysql> explain select * from test_kl where name2 = '' \G; # key_len=63 *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test_kl partitions: NULL type: ref possible_keys: name2_index key: name2_index key_len: 63 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)20*3=60 + 1(null) +2(用2个字节 标识可变长度) =63
ref 注意与type中的ref值区分，指明当前表所参照的字段 select …where a.c = b.x ; (其中b.x可以是常量，const)
alter table course add index tid_index (tid); mysql> explain select * from course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tname ='tw' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t partitions: NULL type: ref possible_keys: index_name,tid_index key: index_name key_len: 23 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: c partitions: NULL type: ref possible_keys: tid_index key: tid_index key_len: 5 ref: caojx.t.tid rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec) 第一条记录ref: const，t.tname ='tw'，即当前表t参照了常量字段 第二条记录ref: caojx.t.tid，c.tid = t.tid，即当前表c参照了t.tid字段rows指被索引优化查询的数据个数 (实际通过索引而查询到的数据个数)
mysql> explain select * from course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tname = 'tz' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t partitions: NULL type: ref possible_keys: index_name,tid_index key: index_name key_len: 23 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: c partitions: NULL type: ref possible_keys: tid_index key: tid_index key_len: 5 ref: caojx.t.tid rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)Extra： (i).using filesort：性能消耗大，需要“额外”的一次排序（查询），常见于 order by 语句中。
10个人根据年龄排序，a1:姓名 a2：年龄
create table test02( a1 char(3), a2 char(3), a3 char(3), index idx_a1(a1), index idx_a2(a2), index idx_a3(a3) ); mysql> explain select * from test02 where a1 ='' order by a1 \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test02 partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_a1 key: idx_a1 key_len: 4 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)a1:姓名 a2：年龄
mysql> explain select * from test02 where a1 ='' order by a2 \G; --using filesort *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test02 partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_a1 key: idx_a1 key_len: 4 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)小结：
对于单索引， 如果排序和查找是同一个字段，则不会出现using filesort，如果排序和查找不是同一个字段，则会出现using filesort 怎么避免： where哪些字段，就order by哪些字段
复合索引：不能跨列（最佳左前缀）
drop index idx_a1 on test02; drop index idx_a2 on test02; drop index idx_a3 on test02; alter table test02 add index idx_a1_a2_a3 (a1,a2,a3) ; explain select *from test02 where a1='' order by a3; --using filesort explain select *from test02 where a2='' order by a3; --using filesort explain select *from test02 where a1='' order by a2; explain select *from test02 where a2='' order by a1; --using filesort小结：避免： where和order by 按照复合索引的顺序使用，不要跨列或无序使用，如果where中的使用到索引字段顺序+order by 字段顺序没有跨列，也算不跨列
(ii). using temporary：性能损耗大 ，用到了临时表，一般出现在group by 语句中，表示已经有表了，但不适用，必须再来一张表
SQL解析过程： from … on… join …where …group by …having …select dinstinct …order by limit …
explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a1; explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a2; --using temporary**避免：查询那些列，就根据那些列 group by **
上边第二句会在MySQL5.7上报错
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column ‘caojx.test02.a1’ which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
主要是sql_mode 中有一个 only_full_group_by 的值，参考如下两篇文章解决一下
https://blog.csdn.net/jgj0129/article/details/53420574
https://www.cnblogs.com/zhangzhiqin/p/8507182.html
(iii). using index ：性能提升，索引覆盖（覆盖索引）
原因：不读取原文件，只从索引文件中获取数据 （不需要回表查询）
只要使用到的列全部都在索引中，就是索引覆盖using index
例如：test02表中有一个复合索引(a1,a2,a3)
explain select a1,a2 from test02 where a1='' or a2= ''; --using index drop index idx_a1_a2_a3 on test02; alter table test02 add index idx_a1_a2(a1,a2) ; mysql> explain select a1,a3 from test02 where a1='' or a3= '' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test02 partitions: NULL type: ALL possible_keys: idx_a1_a2 key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)注意：如果用到了索引覆盖(using index时)，会对 possible_keys和key造成影响 a.如果没有where，则索引只出现在key中； b.如果有where，则索引 出现在key和possible_keys中
mysql> explain select a1,a2 from test02 where a1='' or a2= '' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test02 partitions: NULL type: index possible_keys: idx_a1_a2 key: idx_a1_a2 key_len: 8 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)(iii).using where （需要回表查询） 假设age是索引列 但查询语句select age,name from …where age =…，此语句中必须回原表查Name，因此会显示using where
explain select a1,a3 from test02 where a3 = '' ; --a3需要回原表查询(iv). impossible where ： where子句永远为false
mysql> explain select * from test02 where a1='x' and a1='y' \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Impossible WHERE 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)(v).Using join buffer
extra中的一个选项，作用，Mysql引擎使用了连接缓存
下边我们了解一下单表优化、两表优化、三表优化
查询authorid=1且 typeid为2或3的bid
explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=1 order by typeid desc; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: book partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 4 filtered: 25.00 Extra: Using where; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) (a,b,c) (a,b) 优化：加索引 alter table book add index idx_bta (bid,typeid,authorid); 索引一旦进行升级优化，需要将之前废弃的索引删掉，防止干扰。 drop index idx_bta on book; 根据SQL实际解析的顺序，调整索引的顺序： alter table book add index idx_tab (typeid,authorid,bid); --虽然可以回表查询bid，但是将bid放到索引中 可以提升使用using index ; 再次优化（之前是index级别）：思路。因为in查询有时会变为范围查询，因此交换索引的顺序，将typeid in(2,3) 放到最后。 drop index idx_tab on book; alter table book add index idx_atb (authorid,typeid,bid); mysql> explain select bid from book where authorid=1 and typeid in(2,3) order by typeid desc \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: book partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_atb key: idx_atb key_len: 4 ref: const rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)本例中同时出现了Using where（需要回原表）、Using index（不需要回原表）
原因：where authorid=1 and typeid in(2,3) 中 authorid在索引(authorid,typeid,bid)中，因此不需要回原表（直接在索引表中能查到），而typeid虽然也在索引(authorid,typeid,bid)中，但是含in的范围查询已经使该typeid索引失效，因此相当于没有typeid这个索引，所以需要回原表（using where）
还可以通过key_len证明in可以使索引失效。
例如以下没有了in，则不会出现using where
mysql> explain select bid from book where authorid=1 and typeid =3 order by typeid desc \G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: book partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_atb key: idx_atb key_len: 8 ref: const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)小结：
a.最佳左前缀，保持索引的定义和使用的顺序一致性
b.索引需要逐步优化
c.将含in的范围查询放到where条件的最后，防止失效
左连接：
explain select * from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';索引往哪张表加？
小表驱动大表索引建立经常使用的字段上 （本题 t.cid=c.cid可知，t.cid字段使用频繁，因此给该字段加索引） [一般情况对于左外连接，给左表加索引；右外连接，给右表加索引]例如：
小表：10 大表：300 where 小表.x 10 = 大表.y 300; --循环了几次？10 大表.y 300= 小表.x 10 --循环了300次
select ...where 小表.x10=大表.x300; for(int i=0;i<小表.length10;i++) { for(int j=0;j<大表.length300;j++) { ... } } select ...where 大表.x300=小表.x10 ; for(int i=0;i<大表.length300;i++) { for(int j=0;j<小表.length10;j++) { ... } }以上2个FOR循环，最终都会循环3000次；但是对于双层循环来说：一般建议将数据小的循环放外层；数据大的循环放内存。
--所以当编写 ..on t.cid=c.cid 时，将数据量小的表放左边（假设此时t表数据量小） alter table teacher2 add index index_teacher2_cid(cid) ; alter table course2 add index index_course2_cname(cname);小结：
a.小表驱动大表
b.索引建立在经常查询的字段上
多表优化一下原则同样适用
a.小表驱动大表
b.索引建立在经常查询的字段上
小结：
i.如果 (a,b,c,d)复合索引 和使用的顺序全部一致(且不跨列使用)，则复合索引全部使用。如果部分一致(且不跨列使用)，则使用部分索引。 select a,c where a = and b= and d=
ii.where和order by 拼起来，不要跨列使用
iii.using temporary：需要额外再多使用一张表， 一般出现在group by语句中，已经有表了，但不适用，必须再来一张表。
解析过程： from … on… join …where …group by …having …select dinstinct …order by limit …
explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a2,a4 ;--没有using temporary explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a3 ;（1）复合索引 a.复合索引，不要跨列或无序使用（最佳左前缀） b.复合索引，尽量使用全索引匹配 （2）不要在索引上进行任何操作（计算、函数、类型转换），否则索引失效
select ..where A.x = .. ; --假设A.x是索引 不要：select ..where A.x*3 = .. ; explain select * from book where authorid = 1 and typeid = 2;--用到了2个索引 explain select * from book where authorid = 1 and typeid*2 = 2;--用到了1个索引 explain select * from book where authorid*2 = 1 and typeid*2 = 2;--用到了0个索引 explain select * from book where authorid*2 = 1 and typeid = 2;--用到了0个索引,原因：对于复合 索引，如果左边失效，右侧全部失效。(a,b,c)，例如如果 b失效，则b c同时失效。（3）复合索引不能使用不等于（!= <>）或is null (is not null)，否则自身以及右侧所有全部失效 复合索引中如果有>，则自身和右侧索引全部失效。
explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2; --使用索引 type=ref explain select * from book where authorid != 1 and typeid =2; --不使用索引 type=all explain select * from book where authorid != 1 and typeid !=2;--不使用索引 type=all注意：SQL优化，是一种概率层面的优化。至于是否实际使用了我们的优化，需要通过explain进行推测体验概率情况(< > =)：原因是服务层中有SQL优化器，可能会影响我们的优化
drop index idx_typeid on book; drop index idx_authroid on book; alter table book add index idx_book_at (authorid,typeid); explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2;--复合索引全部使用 explain select * from book where authorid > 1 and typeid =2;--复合索引中如果有>，则自身和右侧索引全部失效。 explain select * from book where authorid = 1 and typeid >2;--复合索引全部使用 ----明显的概率问题--- explain select * from book where authorid < 1 and typeid =2;--复合索引只用到了1个索引 explain select * from book where authorid < 4 and typeid =2;--复合索引全部失效我们学习索引优化 ，是一个大部分情况适用的结论，但由于SQL优化器等原因该结论不是100%正确。一般而言， 范围查询（> < in），之后的索引失效。
（4）补救。尽量使用索引覆盖（using index）（a,b,c）
select a,b,c from xx..where a= .. and b =.. ; （5）like尽量以“常量”开头，不要以’%'开头，否则索引失效
select * from xx where name like '%x%'; --name索引失效 explain select * from teacher where tname like '%x%'; --tname索引失效 explain select * from teacher where tna/me like 'x%'; explain select tname from teacher where tname like '%x%'; --如果必须使用like '%x%'进行模糊查询，可以使用索引覆盖 挽救一部分。（6）尽量不要使用类型转换（显示、隐式），否则索引失效
explain select * from teacher where tname = 'abc' ; explain select * from teacher where tname = 123 ;//程序底层将 123 -> '123'，即进行了类型转换，因此索引失效（7）尽量不要使用or，否则索引失效
explain select * from teacher where tname ='' or tcid >1 ; --将or左侧的tname 失效。（8）一些其他的优化方法
exist和in select ..from table where exist (子查询) ; select ..from table where 字段 in (子查询) ; 如果主查询的数据集大，则使用In,效率高。 如果子查询的数据集大，则使用exist,效率高。 exist语法： 将主查询的结果，放到子查需结果中进行条件校验（看子查询是否有数据，如果有数据 则校验成功） ， 如果 复合校验，则保留数据； select tname from teacher where exists (select * from teacher) ; --等价于select tname from teacherorder by 优化
using filesort 有两种算法：双路排序、单路排序 （根据IO的次数） MySQL4.1之前默认使用双路排序 双路：扫描2次磁盘 1：从磁盘读取排序字段,对排序字段进行排序（在buffer中进行的排序） 2：扫描其他字段
IO较消耗性能 MySQL4.1之后默认使用单路排序 只读取一次（全部字段），在buffer中进行排序。但单路排序会有一定的隐患 （不一定真的是“单路|1次IO”，有可能多次IO）。原因：如果数据量特别大，则无法将所有字段的数据一次性读取完毕，因此会进行“分片读取、多次读取”。
注意：单路排序比双路排序会占用更多的buffer。
单路排序在使用时，如果数据大可以考虑调大buffer的容量大小：set max_length_for_sort_data = 1024 单位byte
如果max_length_for_sort_data值太低，则mysql会自动从 单路->双路 太低：需要排序的列的总大小超过了max_length_for_sort_data定义的字节数）
提高order by查询的策略 a.选择使用单路、双路 ，调整buffer的容量大小； b.避免select * … c.复合索引不要跨列使用 ，避免using filesort d.保证全部的排序字段 排序的一致性（都是升序 或 降序）
慢查询SQL日志：MySQL提供的一种日志记录，用于记录MySQL种响应时间超过阀值的SQL语（long_query_time，默认10秒） 慢查询日志默认是关闭的，建议：开发调优是打开，而最终部署时关闭。 检查是否开启了慢查询日志
show variables like '%slow_query_log%';临时开启
set global slow_query_log = 1; --在内存种开启永久开启
/etc/my.cnf 中追加配置： vi /etc/my.cnf [mysqld] slow_query_log=1 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/localhost-slow.log慢查询阀值
show variables like '%long_query_time%';临时设置阀值
exit--设置完毕后，重新登陆后起效 （不需要重启服务）永久设置阀值：
/etc/my.cnf 中追加配置： vi /etc/my.cnf [mysqld] long_query_time=3查询超过阀值的SQL
select sleep(4); select sleep(5); select sleep(3); select sleep(3); --查询超过阀值的SQL： show global status like '%slow_queries%';(1)慢查询的sql被记录在了日志中，因此可以通过日志 查看具体的慢SQL
cat /var/lib/mysql/localhost-slow.log(2)通过mysqldumpslow工具查看慢SQL，可以通过一些过滤条件 快速查找出需要定位的慢SQL
mysqldumpslow --help s：排序方式 r:逆序 l:锁定时间 g:正则匹配模式 --获取返回记录最多的3个SQL mysqldumpslow -s r -t 3 /var/lib/mysql/localhost-slow.log --获取访问次数最多的3个SQL mysqldumpslow -s c -t 3 /var/lib/mysql/localhost-slow.log --按照时间排序，前10条包含left join查询语句的SQL mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/localhost-slow.log 语法： mysqldumpslow 各种参数 慢查询日志的文件a.模拟海量数据 存储过程（无return）/存储函数（有return）
create database testdata; use testdata create table dept( dno int(5) primary key default 0, dname varchar(20) not null default '', loc varchar(30) default '' )engine=innodb default charset=utf8; create table emp( eid int(5) primary key, ename varchar(20) not null default '', job varchar(20) not null default '', deptno int(5) not null default 0 )engine=innodb default charset=utf8;通过存储函数 插入海量数据：
--创建存储函数：randstring(6) ->aXiayx 用于模拟员工名称 delimiter $ create function randstring(n int) returns varchar(255) begin declare all_str varchar(100) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; declare return_str varchar(255) default ''; declare i int default 0; while i<n do set return_str = concat( return_str, substring(all_str, FLOOR(1+rand()*52) ,1)); set i=i+1; end while; return return_str; end $如果报错：You have an error in your SQL syntax，说明SQL语句语法有错，需要修改SQL语句；
如果报错This function has none of DETERMINISTIC, NO SQL, or READS SQL DATA in its declaration and binary logging is enabled (you might want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable) 是因为 存储过程/存储函数在创建时与之前的开启慢查询日志冲突了
解决冲突： 临时解决( 开启log_bin_trust_function_creators ) show variables like ‘%log_bin_trust_function_creators%’; set global log_bin_trust_function_creators = 1; 永久解决： /etc/my.cnf [mysqld] log_bin_trust_function_creators = 1
--产生随机整数 create function ran_num() returns int(5) begin declare i int default 0; set i =floor( rand()*100 ) ; return i ; end $ --通过存储过程插入海量数据：emp表中,10000, 100000 create procedure insert_emp( in eid_start int(10),in data_times int(10)) begin declare i int default 0; set autocommit = 0 ; repeat insert into emp values(eid_start + i, randstring(5) ,'other' ,ran_num()) ; set i=i+1 ; until i=data_times end repeat ; commit ; end $ --通过存储过程插入海量数据：dept表中 create procedure insert_dept(in dno_start int(10) ,in data_times int(10)) begin declare i int default 0; set autocommit = 0 ; repeat insert into dept values(dno_start+i ,randstring(6),randstring(8)) ; set i=i+1 ; until i=data_times end repeat ; commit; end$ --插入数据 delimiter ; call insert_emp(1000,800000); call insert_dept(10,30);b.分析海量数据: （1）profiles
show profiles; --默认关闭 show variables like '%profiling%'; set profiling = on; mysql> show variables like '%profiling%'; +------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +------------------------+-------+ | have_profiling | YES | | profiling | ON | | profiling_history_size | 15 | +------------------------+-------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> show profiles; +----------+------------+-----------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+-----------------------------------+ | 1 | 0.00174500 | show variables like '%profiling%' | +----------+------------+-----------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)show profiles ：会记录所有profiling打开之后的 全部SQL查询语句所花费的时间
缺点：不够精确，只能看到 总共消费的时间，不能看到各个硬件消费的时间（cpu io ） (2)精确分析:sql诊断
show profile all for query 上一步查询的的Query_Id show profile cpu,block io for query 上一步查询的的Query_Id 例如： show profile all for query 1(3)全局查询日志 ：记录开启之后的全部SQL语句。 （这次全局的记录操作仅仅在调优、开发过程中打开即可，在最终的部署实施时 一定关闭）
show variables like '%general_log%'; --执行的所有SQL记录在表中 set global general_log = 1 ;--开启全局日志 set global log_output='table' ; --设置 将全部的SQL 记录在表中 --执行的所有SQL记录在文件中 set global log_output='file' ; set global general_log = on ; set global general_log_file='/tmp/general.log'; 开启后，会记录所有SQL：会被记录 mysql.general_log表中。 select * from mysql.general_log ;示例：买最后一件衣服X A: X 买 ： X加锁 ->试衣服…下单…付款…打包 ->X解锁 B: X 买：发现X已被加锁，等待X解锁， X已售空
分类： 操作类型：
读锁（共享锁）： 对同一个数据（衣服），多个读操作可以同时进行，互不干扰。写锁（互斥锁）： 如果当前写操作没有完毕（买衣服的一系列操作），则无法进行其他的读操作、写操作操作范围：
表锁 ：一次性对一张表整体加锁。如MyISAM存储引擎使用表锁，开销小、加锁快；无死锁；但锁的范围大，容易发生锁冲突、并发度低。行锁 ：一次性对一条数据加锁。如InnoDB存储引擎使用行锁，开销大，加锁慢；容易出现死锁；锁的范围较小，不易发生锁冲突，并发度高（很小概率 发生高并发问题：脏读、幻读、不可重复度、丢失更新等问题）。页锁可以参考：mysql查询更新时的锁表机制分析(只介绍了MYISAM)
（1）表锁
--自增操作 MYSQL/SQLSERVER 支持；oracle需要借助于序列来实现自增 create table tablelock( id int primary key auto_increment , name varchar(20) ) engine=myisam; insert into tablelock(name) values('a1'); insert into tablelock(name) values('a2'); insert into tablelock(name) values('a3'); insert into tablelock(name) values('a4'); insert into tablelock(name) values('a5'); commit;增加锁
locak table 表1 read/write ,表2 read/write ,...查看锁表情况
mysql> show status like 'Table%'; +----------------------------+--------+ | Variable_name | Value | +----------------------------+--------+ | Table_locks_immediate | 127 | | Table_locks_waited | 0 | | Table_open_cache_hits | 800081 | | Table_open_cache_misses | 27 | | Table_open_cache_overflows | 0 | +----------------------------+--------+ 5 rows in set (0.00 sec)Table_locks_immediate 指的是能够立即获得表级锁的次数 Table_locks_waited 指的是不能立即获取表级锁而需要等待的次数，如果数量大，说明锁等待多，有锁争用情况
查看正在被锁定的的表
show open tables; 1有锁、0无锁会话：session :每一个访问数据的dos命令行、数据库客户端工具 都是一个会话
加读锁
会话0
lock table tablelock read; select * from tablelock; --读（查），可以 delete from tablelock where id =1; --写（增删改），不可以 select * from emp; --读，不可以 delete from emp where eid = 1; --写，不可以结论1： 如果某一个会话对A表加了read锁，则该会话可以对A表进行读操作、不能进行写操作； 且该会话不能对其他表进行读、写操作。 即如果给A表加了读锁，则当前会话只能对A表进行读操作。
会话1（其他会话）：
select * from tablelock; --读（查），可以 delete from tablelock where id =1; --写，会“等待”会话0将锁释放 select * from emp; --读（查），可以 delete from emp where eno = 1; --写，可以结论2： 会话0给A表加了锁，其他会话的操作： a.可以对其他表（A表以外的表）进行读、写操作 b.对A表：读-可以；写-需要等待释放锁。
释放锁:
unlock tables;加写锁
会话0：
lock table tablelock write;结论3 会话0（当前会话）:
可以对加了写锁的表进行任何操作（增删改查)，但是不能操作（增删改查）其他表
mysql> select * from tablelock; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 1 | a1 | | 2 | a2 | | 3 | a3 | | 4 | a4 | | 5 | a5 | +----+------+ 5 rows in set (0.00 sec) mysql> delete from tablelock where id =1; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select * from emp; ERROR 1100 (HY000): Table 'emp' was not locked with LOCK TABLES会话1（其他会话）：
a. 对会话0中加写锁的表，不可以进行增删改查，需要等待会话0释放写锁
b.可以增删查改非会话0中加写锁的表
MySQL表级锁的锁模式 MyISAM在执行查询语句（SELECT）前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作（DML）前，会自动给涉及的表加写锁。
所以对MyISAM表进行操作，会有以下情况： a、对MyISAM表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程（会话）对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后，才会执行其它进程的写操作。 b、对MyISAM表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程（会话）对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其它进程的读写操作。
可以简单的理解为，一个人只有一把锁，用了一处就不能用在另外一处，读锁是共享锁（一处可以上多把锁），写锁是排他锁（一处只能上一把锁）
分析表锁定 查看哪些表加了锁： show open tables ; 1代表被加了锁 分析表锁定的严重程度： show status like ‘table%’ ; Table_locks_immediate :即可能获取到的锁数 Table_locks_waited：需要等待的表锁数(如果该值越大，说明存在越大的锁竞争) 一般建议： Table_locks_immediate/Table_locks_waited > 5000， 建议采用InnoDB引擎，否则MyISAM引擎
本节内容可以先参考：MySQL共享锁与排他锁
行表（InnoDB）
create table linelock( id int(5) primary key auto_increment, name varchar(20) )engine=innodb; insert into linelock(name) values('1'); insert into linelock(name) values('2'); insert into linelock(name) values('3'); insert into linelock(name) values('4'); insert into linelock(name) values('5');mysql默认自动commit；oracle默认不会自动commit ;
为了研究行锁，暂时将自动commit关闭; set autocommit =0 ; 以后需要通过commit
会话0： 写操作 insert into linelock(name) values('6'); 会话1： 写操作 同样的数据 update linelock set name='ax' where id = 6; 对行锁情况： 1.如果会话x对某条数据a进行DML操作（研究时：关闭了自动commit的情况下），则其他会话必须等待会话x结束事务(commit/rollback)后才能对数据a进行操作。 2.表锁是通过unlock tables，也可以通过事务解锁; 行锁是通过事务解锁。 行锁，操作不同数据： 会话0： 写操作 insert into linelock values(8,'a8') ; 会话1： 写操作，不同的数据 update linelock set name='ax' where id = 5; 行锁，一次锁一行数据；因此如果操作的是不同数据，则不干扰。行锁的注意事项：
a.如果没有索引，则行锁会转为表锁
--给name字段加一个索引 show index from linelock; alter table linelock add index idx_linelock_name(name); 会话0： 写操作 update linelock set name = 'ai' where name = '3'; 会话1： 写操作， 不同的数据 update linelock set name = 'aiX' where name = '4'; 会话0： 写操作 update linelock set name = 'ai' where name = 3; 会话1： 写操作， 不同的数据 update linelock set name = 'aiX' where name = 4; --可以发现，数据被阻塞了（加锁） -- 原因：如果索引类发生了类型转换，则索引失效。 因此此次操作，会从行锁转为表锁。b.行锁的一种特殊情况：间隙锁：值在范围内，但却不存在
mysql> select * from linelock; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 1 | 1 | | 2 | 2 | | 3 | 3 | | 4 | 4 | | 6 | 6 | | 8 | a8 | | 5 | ax | +----+------+ --此时linelock表中 没有id=7的数据 update linelock set name ='x' where id >1 and id<9; --即在此where范围中，没有id=7的数据，则id=7的数据成为间隙。 insert into linelock values(7,'a7'); 间隙：Mysql会自动给 间隙 加索 ->间隙锁。即本题会自动给id=7的数据加间隙锁（行锁）。 行锁：如果有where，则实际加索的范围就是where后面的范围（不是实际的值）行锁： InnoDB默认采用行锁； 缺点： 比表锁性能损耗大。 优点：并发能力强，效率高。 因此建议，高并发用InnoDB，否则用MyISAM。
行锁分析：
show status like '%innodb_row_lock%'; Innodb_row_lock_current_waits :当前正在等待锁的数量 Innodb_row_lock_time：等待总时长。从系统启到现在 一共等待的时间 Innodb_row_lock_time_avg ：平均等待时长。从系统启到现在平均等待的时间 Innodb_row_lock_time_max ：最大等待时长。从系统启到现在最大一次等待的时间 Innodb_row_lock_waits ： 等待次数。从系统启到现在一共等待的次数如何仅仅是查询数据，能否加锁？ 可以 for update 研究学习时，将自动提交关闭
set autocommit =0 ; start transaction ; begin; select * from linelock where id =2 for update ;通过for update对query语句进行加锁。
假如我们使用如下环境进行主从搭建
windows：mysql 主 linux：mysql从
如果之前计算机中安装过Mysql，要重新再安装，则需要先卸载再安装 先卸载： 通过电脑自带卸载工具卸载Mysql (电脑管家也可以) 删除一个mysql缓存文件C:\ProgramData\MySQL 删除注册表regedit中所有mysql相关配置 重启计算机 安装MYSQL： 安装时，如果出现未响应，则重新打开D:\MySQL\MySQLServer5.5\bin\MySQLInstanceConfig.exe 图形化客户端： SQLyog，Navicat，DataGrip
如果要远程连接数据库，则需要授权远程访问，授权远程访问 :(A->B,则再B计算机的Mysql中执行以下命令)
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIVILEGES;如果仍然报错，可能是防火墙没关闭，关闭Linux防火墙 service iptables stop
实现主从同步（主从复制）：图 1.master将改变的数据记录在本地的 二进制日志中（binary log） ，该过程称之为：二进制日志件事 2.slave将master的binary log拷贝到自己的 relay log（中继日志文件） 3.中继日志事件，将数据读取到自己的数据库之中 注意：MYSQL主从复制 是异步的，串行化的， 有延迟
可以支持一个主多个从，即 master:slave = 1:n
windows(mysql: my.ini) linux(mysql: my.cnf)
配置前，为了无误，先将权限(远程访问)、防火墙等处理：
关闭windows/linux防火墙： windows：右键“网络” ，linux: service iptables stop
Mysql允许远程连接(windowos/linux)：
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIVILEGES;主机（以下代码和操作全部在主机windows中操作-master）： my.ini
[mysqld] #id server-id=1 #二进制日志文件（注意是/ 不是\） log-bin="D:/MySQL/MySQL Server 5.5/data/mysql-bin" #错误记录文件 log-error="D:/MySQL/MySQL Server 5.5/data/mysql-error" #主从同步时 忽略的数据库 binlog-ignore-db=mysql #(可选)指定主从同步时，同步哪些数据库 binlog-do-db=testwindows中的数据库 授权哪台计算机中的数据库 是自己的从数据库：
GRANT REPLICATION slave,reload,super ON *.* TO 'root'@'192.168.2.%' IDENTIFIED BY 'root'; flush privileges ;查看主数据库的状态（每次在主从同步前，需要观察主机状态的最新值）
show master status; （mysql-bin.000001、 107）文件存在D:/MySQL/MySQL Server 5.5/data/指定的目录中
从机（以下代码和操作 全部在从机linux中操作）： my.cnf
[mysqld] server-id=2 log-bin=mysql-bin replicate-do-db=testlinux中的数据 授权哪台计算机中的数控 是自己的主计算机
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST = '192.168.2.2', MASTER_USER = 'root', MASTER_PASSWORD = 'root', MASTER_PORT = 3306, master_log_file='mysql-bin.000001', master_log_pos=107;如果报错：This operation cannot be performed with a running slave; run STOP SLAVE first 解决：STOP SLAVE ;再次执行上条授权语句
主要观察： Slave_IO_Running和 Slave_SQL_Running，确保二者都是yes；如果不都是yes，则看下方的 Last_IO_Error。 本次 通过 Last_IO_Error发现错误的原因是 主从使用了相同的server-id， 检查：在主从中分别查看serverid: show variables like ‘server_id’ ; 可以发现，在Linux中的my.cnf中设置了server-id=2，但实际执行时 确实server-id=1，原因：可能是 linux版Mysql的一个bug，也可能是 windows和Linux版本不一致造成的兼容性问题。
解决改bug：
set global server_id =2 ; stop slave; set global server_id =2 ; start slave ; show slave status \G;主windows =>从 windows: 将表，插入数据 观察从数据库中该表的数据
