# 前言
接下来是查询优化，用户80%的操作基本都在查询，我们有什么理由不去优化他呢？？所以我们将会讲解大量的查询优化（索引以及库表结构优化等高级用法后面再讲），先讲单表查优化，再讲多表查优化。
# 明确搜索优化的整体思路以及查询优化的因素
## 搜索优化的整体思路
索引优化，查询优化，查询缓存，服务器设置优化，操作系统和硬件优化，应用层面优化（web服务器，缓存）等等。对于一个整体项目而言只有这些齐头并进，才能实现mysql高性能。
## 查询优化的因素思路
#### 是否向数据库请求了不需要的数据。
也就是说不要轻易使用select * from ，能明确多少数据就查多少个
#### mysql是否扫描额外的纪录
查询是否扫描了过多的数据。
最简单的衡量查询开销三个指标如下：
* 响应时间；
* 扫描的行数；
* 返回的行数。
没有哪个指标能够完美地衡量查询的开销，但它们大致反映了mysql在内部执行查询时需要多少数据，并可以推算出查询运行的时间。
这三个指标都会记录到mysql的慢日志中，所以检查慢日志记录是找出扫描行数过多的查询的好办法。
响应时间是两个部分之和：服务时间和排队时间。
服务时间是指数据库处理这个查询真正花了多长时间。
排队时间是指服务器因为等待某些资源而没有真正执行查询的时间。
—可能是等io操作完成，也可能是等待行锁，等等。
扫描的行数和返回的行数：分析查询时，查看该查询扫描的行数是非常有帮助的。这在一定程度上能够说明该查询找到需要的数据的效率高不高。
扫描的行数和访问类型： 在expain语句中的type列反应了访问类型。
访问类型有很多种，从全表扫描（ALL）到索引扫描（index）到范围扫描（INDEX RANGE SCAN）到唯一索引查询到常数引用等。这里列的这些，速度由慢到快，扫描的行数也是从小到大。
如果发现查询需要扫描大量的数据但只返回少数的行，那么通常可以尝试下面的技巧去优化它：
1. 使用索引覆盖扫描。
2. 改变库表结构。例如使用单独的汇总表。
3. 重写这个复杂的查询。让mysql优化器能够以更优化的方式执行这个查询。
#### 查询方式
1. 一个复杂查询 or 多个简单查询
设计查询的时候一个需要考虑的重要问题是，是否需要将一个复杂的查询分成多个简单的查询。
2. 切分查询
有时候对于一个大查询我们需要“分而治之”，将大查询切分为小查询，每个查询功能完全一样，只完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果。
3. 分解关联查询
~~~
select * from tag
join tag_post on tag_post.tag_id = tag.id
join post on tag_post.post_id = post.id
where tag.tag = 'mysql'
可以分解成下面这些查询来代替：
> select * from tag where tag = 'mysql'
> select * from tag_post where tag_id = 1234
> select * from post where post_id in (123, 456, 567, 9098, 8904)
~~~
分解关联查询让缓存的效率更高。
将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。
在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。
查询本身效率也可能会有所提升。
可以减少冗余记录的查询，
更进一步，这样做相当于在应用中实现了哈希关联，而不是使用mysql的嵌套循环关联。
4. 设计查询的流程(后端)
客户端发送一条查询给服务器
服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果，否则进入下一阶段。
服务器进行SQL解析，预处理，再由优化器生成对应的执行计划，
mysql根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。
将结果返回给客户端。
# 优化查询前的说明
## 查看MySQL整体状态：
~~~
show status; ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’）
show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’）
show ENGINE INNODB status; ——显示InnoDB存储引擎的状态
show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等
mysqladmin variables -u username -p password——显示系统变量
mysqladmin extended-status -u username -p password——显示状态信息
mysqld –verbose –help [|more #逐行显示] 查看状态变量及帮助
~~~
## 开启慢查询日志
1. 在配置文件my.cnf或my.ini中在[mysqld]一行下面加入两个配置参数
log-slow-queries={自己想存放的日志路径}/slow-query.log
long_query_time=2
*注*：log-slow-queries参数为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有mysql的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为mysql的数据存放目录；
long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；
在my.cnf或者my.ini中添加log-queries-not-using-indexes参数，表示记录下没有使用索引的查询。
log-slow-queries=/data/mysqldata/slow-query.log
long_query_time=10
log-queries-not-using-indexes
2. 查看日志启动状态：show variables like “slow%”;
3. 设置慢日志开启: set global slow_query_log = ON;
4. 查询long_query_time 的值 ： show variables like “long%”;
5. 为了方便测试，可以将修改慢查询时间为1秒。（小点容易比较，毕竟mysql处理那么快）
6. 以后就往我们设置的日志路径去访问日志即可
## explain查询分析
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:
* 表的读取顺序
* 数据读取操作的操作类型
* 哪些索引可以使用
* 哪些索引被实际使用
* 表之间的引用
* 每张表有多少行被优化器查询
### EXPLAIN查询出来的字段解析：
1）Table：显示这一行的数据是关于哪张表的
2）possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用，因为MySQL内部优化器有自己的抉择。
该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询
3）key：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引，此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX（index）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（index）来强制忽略索引
4）key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）
不损失精确性的情况下，长度越短越好
5）ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。
6）rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数
表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数
7）select_type：查询中每个select子句的类型
(1) SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)
(2) PRIMARY(查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY)
(3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
(4) DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)
(5) UNION RESULT(UNION的结果)
(6) SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT)
(7) DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询)
(8) DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)
(9) UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
8）type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index和ALL
NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
system、const：可以将查询的变量转为常量. 如id=1; id为 主键或唯一键。当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
eq_ref：访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键)。类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
ref：访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生。表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
range：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西，并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)。只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。
index：以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序,缺点是还要全表扫描。index与ALL区别为index类型只遍历索引树
ALL：全表扫描，应该尽量避免。 MySQL将遍历全表以找到匹配的行。
9）Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息，主要有以下几种
using index：只用到索引,可以避免访问表.。表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错
using where：使用到where来过虑数据. 不是所有的where clause都要显示using where. 如以=方式访问索引.
using tmporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
using filesort：用到额外的排序. (当使用order by v1,而没用到索引时,就会使用额外的排序)。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
range checked for eache record(index map:N)：没有好的索引.
Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。
# profiling查询分析
通过慢日志查询可以知道哪些SQL语句执行效率低下，通过explain我们可以得知SQL语句的具体执行情况，索引使用等，还可以结合show命令查看执行状态。
如果觉得explain的信息不够详细，可以同通过profiling命令得到更准确的SQL执行消耗系统资源的信息。
profiling默认是关闭的。可以通过以下语句查看： select @@profiling;
打开profiling查询分析：set profiling = 1;
然后我们随便写几条select语句，再查看：show profiles\G;
show profiles\G; 可以得到被执行的SQL语句的时间和ID
show profile for query 1; 得到对应SQL语句执行的详细信息
~~~
Show Profile命令格式：
SHOW PROFILE [type [, type] … ]
[FOR QUERY n]
[LIMIT row_count [OFFSET offset]]
type参数：
|ALL
| BLOCK IO
| CONTEXT SWITCHES
| CPU
| IPC
| MEMORY
| PAGE FAULTS
| SOURCE
| SWAPS
~~~
测试完毕以后 ，关闭参数：mysql> set profiling=0
# 单表查询步步优化
~~~
//最傻的查询方式
select * from tables
~~~
## 明确需要的字段，要多少就写多少字段：
~~~
select d.Good_ID ,
d.Classify_ID,
d.Good_Name,
d.Monthsale_Num,
d.Store_Name,
d.Comment_Num,
d.Good_Brand,
d.Ishas_License,
ifnull(d.Good_Hot,0),
d.Good_Price,
d.Store_Add,
d.Store_Age,
d.Seller_Credit,
d.Classify_Description
from
Commodity_list d;
~~~
## 使用分页语句：limit start , count 或者条件 where子句
有什么可限制的条件尽量加上，查一条就limit一条。做到不多拿不乱拿。
明确子句的执行顺序先：
~~~
SELECT select_list
FROM table_name
[ WHERE search_condition ]
[ GROUP BY group_by_expression ]
[ HAVING search_condition ]
[ ORDER BY order_expression [ ASC | DESC ] ]
[limit m,n]
~~~
**例子：**
~~~
select
d.Good_ID ,
d.Classify_ID,
d.Good_Name,
d.Monthsale_Num,
d.Store_Name,
d.Comment_Num,
d.Good_Brand,
d.Ishas_License,
ifnull(d.Good_Hot,0),
d.Good_Price,
d.Store_Add,
d.Store_Age,
d.Seller_Credit,
d.Classify_Description
from
Commodity_list d
where Classify_ID=23
limit 1,1000 ;
~~~
补充：
1）limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比
2）mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
对limit分页性能优化分析：
偏移量越大，查询越费时。
原因：
* 每条数据的实际存储长度不一样（所以必须要依次遍历，不能直接跳过前面的一部分）
* 哪怕是每条数据存储长度一样，如果之前有过delete操作，那索引上的排列就有gap
* 所以数据不是定长存储，不能像数组那样用index来访问，只能依次遍历，就导致偏移量越大查询越费时
对limit的使用再优化 ：
利用自增主键，避免offset的使用（演示在积分表score，商品表设计得不太好），约是上面方法的1/3时间。
~~~
select *
from
score
WHERE id>0 LIMIT 10000
;
select *
from
score
WHERE id>10000 LIMIT 10000
;
select *
from
score
WHERE id>20000 LIMIT 10000
;
~~~
## 如果是有序的查询，可使用ORDER BY
~~~
select *
from
score
WHERE id>0
ORDER BY score ASC
LIMIT 10000
;
~~~
