MySQL之SQL极致性优化.docx
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性能优化是一个优秀工程师的必备技能，性能优化做得好，能起到事半功倍的效果。
性能调优包括：
调优、索引优化、表优化、缓存、
性能优化等。
大家好，我是爱分享的程序员宝妹儿。
本文，主要介绍
的索引优化。
查询处理过程
我们先来了解一下
执行查询
的处理过程，这对于理解后续优化非常重要。
解析
语句：
会对查询语句进行解析，确定表名、列名以及查询条件。
查询优化器：优化器会根据查询语句、表结构和索引信息等，选择最佳的执行计划。
执行计划生成：根据优化器选择的执行计划，
生成具体的执行计划。
数据读取和过滤：
根据执行计划读取相应的数据，并进行过滤操作。
示例执行计划：使用
索引进行快速查找对应的商品信息。
结 果 返 回 ： 将 过 滤 后 的 结 果 返 回 给 应 用 程 序 ， 供 进 一 步 处 理 和 展 示 。
执行顺序
再来看下我们写的
在
的执行顺序，这对
的性能优化很有帮助，在建立复合
索引时，我们需要考虑到这点。
示例：
在
中，建立一个复合索引
。
两个
解释的结果如下：
第一条
索引的结果：
执行顺序：
先执行
后的
，再执行
后的
，这和索引的顺序一致，
等级为
，扫描行数
是
!
。
第二条
索引的结果：
执行顺序：
先执行
后的
，再执行
后的
，和索引的顺序不一致，
等级为
，扫描行数
是
"
。
在当前索引下，第一条
索引的利用率比第二条更高。
如果我们之前使用的是第二个
，就要调整索引的顺序，使其和
的执行顺序一致。
如果我们之前两个
都有用到，就要再建一个复合索引
。
问题是，
是如何处理语句、并分析出查询或表结构的性能瓶颈的呢？
这里就要提到
了，我们可以通过
来获得：
表的读取顺序
表的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
在前面的示例中，执行
时，结果得到了一个表格。
逐一解析下表格中的内容：
）
#$%&'(
选定的执行计划中查询的序列号
）
$
#)*$
简单的
查询
+
不使用
及子查询
),#-,.$
最外层的
查询
/0#%0$/0#%0
中的第二个或随后的
查询
+
不 依赖于外部查询的结果集
1*,#*1$
用于
'
子句里有子查询的情况
2
）
3$
输出行所引用的表
!
）
3$
'$
表仅有一行
$
用于用常数值比较
),#-,.4*.
时
$
查询使用了索引为主键或唯一键的全部时使用。即：通过索引关键字可能查找到
一个符合条件的行
$
通过索引关键字可能查找到多个符合条件的行
$
如同
+
但是
必须在初次查找的结果里找出
条目
+
然后进行二次
查找
'$
说明索引合并优化被使用了
$
在某些
#0
查询中使用此种类型
+
而不是常规的
$5#06**73
'89,%:;*,*'<
$
在 某 些
#0
查 询 中 使 用 此 种 类 型
+
与
类似
+
但是查
询的是非唯一 性索引
$
检索给定范围的行。当使用
=>
、
>
、
>?
、
=
、
=?
、
@*3:**0
或者
#0
操作符时
+
会使
用到
。
$
全表扫描
+
只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。主要优点就是避免了排
序
+
但是开销仍然非常大。
$
最坏的情况
+
从头到尾全表扫描。
!
）
8$
哪些索引可能有助于查询，如果为空
+
说明没有可用的索引
A
）
8$
实际从
8
选择使用的索引
B
）
8$
使用的索引的长度
C
）
$
显示索引的哪一列被使用了
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