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幾個常見的MySQL的可優化點歸納總結

編輯：關於MYSQL數據庫

索引相關

1. 查詢（或更新，刪除，可以轉換為查詢）沒有用到索引
這是最基礎的步驟，需要對sql執行explain查看執行計劃中是否用到了索引，需要重點關注type=ALL, key=NULL的字段。

2. 在索引字段上施加函數

to_char(gmt_created, ‘mmdd') = '0101′

正確的寫法

gmt_created between to_date(“20090101″, “yyyymmdd”) and to_date(“20090102″, “yyyymmdd”)

3. 在索引字段上使用全模糊

member_id like ‘%alibab%'

B樹無法解決此類問題，可以考慮搜索引擎。
但是member_id like ‘alibab%'可以用到索引。
其實，對任何一個字段使用 like ‘%xxxx%'都是一種不規范的做法，需要能檢查到這種錯誤用法。

4. 多列字段的索引，沒有用到前導索引
索引：(memeber_id, group_id)
where group_id=9234，實際上，這個條件是沒有辦法用到上面的索引的。這是一個很常見的誤用。要理解為什麼不能用到這個索引，需要理解mysql如何構造多列索引的。
索引是一棵B樹，問題是，對於多列索引，mysql將索引字段按照索引建立的順序進行拼裝，組成一個新的字符串，這個字符串被用來做為構建B樹的鍵。所以，在查詢條件裡，如果沒有用到前導列，就沒辦法訪問多列索引的B樹。
應該建立索引：(group_id, member_id)

5. 訪問到了索引之外的字段
索引(member_id, subject)

select subject from offer where member_id=234

在member_id=234記錄數很多的情況下，會優於

select subject, gmt_created from offer where member_id=234

原因是第二條sql會根據索引查找到的rowid訪問表裡的記錄。第一條sql使用索引范圍掃描就可以得到結果。
如果某個sql執行次數很多，但是讀取的字段沒有被索引覆蓋，那麼，可能需要建立覆蓋性索引。

6. 計數count(id)有時比count(*)慢

count(id) === count(1) where id is not null

如果沒有(id)索引，那麼會用全表掃描，而count(*)會使用最優的索引進行用索引快速全掃描
計數統一使用count(*)

7. 正確使用stop機制
判斷member_id在offer表中是否存在記錄：

select count(*) from offer where member_id=234 limit 1

優於

select count(*) from offer where member_id=234

原因是第一條sql會在得到第一條符合條件的記錄後停止。

高效分頁
1. 高效的分頁
使用join技術，利用索引查找到符合條件的id，構造成臨時表，用這個小的臨時表與原表做join

select *
from
(
select t.*, rownum AS rn
from
(select * from blog.blog_article
where domain_id=1
and draft=0
order by domain_id, draft, gmt_created desc) t
where rownum >= 2
) a
where a.rn <= 3

應該改寫成

select blog_article.*
from
(
select rid, rownum as rn
from
(
select rowid as id from blog.blog_article
where domain_id=1
and draft=0
order by domain_id, draft, gmt_created desc
) t
where rownum >= 2
) a, blog_article
where a.rn >= 3
and a.rid = blog_article.rowid

2. order by沒有用到索引
有索引（a, b,c ）
混合排序規則

ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC /* mixed sort direction */

缺失了前導列

WHERE g = const ORDER BY b, c /* a prefix is missing */

缺失了中間列

WHERE a = const ORDER BY c /* b is missing */

使用了不在索引中的列進行排序

WHERE a = const ORDER BY a, d /* d is not part of index */

高效地利用primary key
隨機查詢
一個錯誤的做法：

select * from title where kind_id=1 order by rand() limit 1;
create index k on title(kind_id);

這個sql執行過程中需要全表掃描，並且將數據保存到臨時表，這是一個非常耗時的操作。
改進的做法，利用偏移量。

select round(rand() * count(*)) from title where kind_id=1;
select * from title where kind_id=1 limit 1 offset $random;
create index k on title(kind_id);

相比上面的做法，這種寫法能夠利用到kind_id上的索引，減少了需要掃描的數據塊。但是，如果offset非常大，那麼需要掃描的數據塊也非常大，極端情況是掃描索引k的所有數據塊。
最優的做法，利用主鍵進行范圍查找

select round(rand() * count(*)) from title where kind_id=1;
select * from title where kind_id = and id > $random limit 1;

這個sql利用primary key進行范圍查詢，完全走索引，並且只讀取一條記錄，速度非常快。但是，這種用法的限制是primary key必須是int型，並且是連續自增長的。

高效join
1. 小表驅動大表進行join
2. 避免子查詢

子查詢是一個影響性能的隱患。應該使用join改寫sql。

數據類型
1. 避免隱式轉換

CREATE TABLE `user` (
`id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`account` char(11) NOT NULL COMMENT ”,
`email` varchar(128),
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `username` (`account`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8;
mysql> explain select * from user where account=123 \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: user
type: ALL
possible_keys: username
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 2
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

可以看到，account=123的條件並沒有用到唯一索引`username`。mysql的server從storage engine中讀取所有的記錄，使用to_number()函數，將記錄中的account轉換成數字，被轉換後的數字用來和參數比較。我們的測試表裡有2條記錄，而執行計劃中rows的值也是2，並且type的值為ALL，這也說明索引`username`並沒有被用到。
復制代碼代碼如下:mysql> explain select * from user where account='123′ \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: user
type: const
possible_keys: username
key: username
key_len: 33
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (0.00 sec)
參數為字符串類型，我們可以看到索引`username`，被使用到了。
這是一個經常被誤用的做法。