SQL优化万能公式：5 大步骤 + 10 个案例

1、SQL优化一般步骤1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句2、explain 分析SQL的执行计划需要重点关注type、rows、filtered、extra。type由上至下，效率越来越高ALL 全表扫描index 索引全扫描range 索引范围扫描，常用语,=,between,in等操作ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描，返回单条记录，常出现在关联查询中eq_ref 类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询const/system 单条记录，系统会把匹配行中的其他列作为常数处理，如主键或唯一索引查询null MySQL不访问任何表或索引，直接返回结果 虽

2、然上至下，效率越来越高，但是根据cost模型，假设有两个索引idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL为select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c;如果走idx1，那么是type为range，如果走idx2，那么type是ref；当需要扫描的行数，使用idx2大约是idx1的5倍以上时，会用idx1，否则会用idx2ExtraUsing filesort：MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。然后关键字被

3、排序，并按排序顺序检索行。Using temporary：使用了临时表保存中间结果，性能特别差，需要重点优化Using index：表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引（Coveing Index）,避免访问了表的数据行，效率不错！如果同时出现 using where，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据。Using index condition：MySQL5.6之后新增的ICP，using index condtion就是使用了ICP（索引下推），在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。3、show profile 分析了解SQ

4、L执行的线程的状态及消耗的时间。默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;”1SHOWPROFILES;2SHOWPROFILEFORQUERY#id;4、tracetrace分析优化器如何选择执行计划，通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。1setoptimizer_trace=enabled=on;2setoptimizer_trace_max_mem_size=1000000;3select*frominformation_schema.optimizer_trace;5、确定问题并采用相应的措施优化索引优化SQL语句：修改SQL

5、、IN 查询分段、时间查询分段、基于上一次数据过滤改用其他实现方式：ES、数仓等数据碎片处理场景分析案例1：最左匹配索引1KEYidx_shopid_orderno(shop_id,order_no)SQL语句1select*from_twhereorderno=查询匹配从左往右匹配，要使用order_no走索引，必须查询条件携带shop_id或者索引(shop_id,order_no)调换前后顺序案例2：隐式转换索引1KEYidx_mobile(mobile)SQL语句1select*from_userwheremobile=12345678901隐式转换相当于在索引上做运算，会让索引失效。

6、mobile是字符类型，使用了数字，应该使用字符串匹配，否则MySQL会用到隐式替换，导致索引失效。案例3：大分页索引1KEYidx_a_b_c(a,b,c)SQL语句1select*from_twherea=1andb=2orderbycdesclimit10000,10;对于大分页的场景，可以优先让产品优化需求，如果没有优化的，有如下两种优化方式， 一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的c传过来，然后做“c 2021-01-0100:00:00andorder_status=10范围查询还有“IN、between”案例6：不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP）1sele

7、ct*from_orderwhereshop_id=1andorder_statusnotin(1,2)2select*from_orderwhereshop_id=1andorder_status!=1在索引上，避免使用NOT、!=、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等案例7：优化器选择不使用索引的情况如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。1select*from_orderwhereorder_status=1查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。案例8：复杂查询1selectsum(amt)from_twherea=1andbin(1,2,3)andc2020-01-01;2select*from_twherea=1andbin(1,2,3)andc2020-01-01limit10;如果是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；如果是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其他的方式进行解决，比如使用ES等进行解决。案例9：asc和desc混用1select*from_twherea=1orderbybdesc,casc