18条MySQL优化技巧 _MySQL优化

刚参加工作的我们，都以为使用 MySQL 是非常的简单的，无非都是照着【select from where group by order by】这个格式套来套去；从来不会关注 SQL 的耗费时长，更不会关注查询的性能。
但是当用户量上来了，表数据不断暴增，导致我们以前写的 SQL 的查询时间越来越长，最后还被 DBA 和领导疯狂吐槽一波。那么，此时我们是不是应该学习一下如何去优化我们的烂 SQL 呢？
下面，我将从多方面去深入讲解如何优化 SQL。
一、索引优化索引的数据结构是 B+Tree ，而 B+Tree 的查询性能是比较高的，所以建立索引能提升 SQL 的查询性能。
1、建立普通索引
对经常出现在 where 关键字后面的表字段建立对应的索引。
2、建立复合索引
如果 where 关键字后面常出现的有几个字段，可以建立对应的复合索引。要注意可以优化的一点是：将单独出现最多的字段放在前面。
例如现在我们有两个字段 a 和 b 经常会同时出现在 where 关键字后面：
select * from t where a = 1 and b = 2;* Q1 *也有很多 SQL 会单独使用字段 a 作为查询条件：
select * from t where a = 2;* Q2 *此时，我们可以建立复合索引 index(a,b) 。因为不但 Q1 可以利用复合索引， Q2 也可以利用复合索引。
3、最左前缀匹配原则
如果我们使用的是复合索引，应该尽量遵循最左前缀匹配原则。MySQL 会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。
假如此时我们有一条 SQL ：
select * from t where a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4;那么我们应该建立的复合索引是：index(a,b,d,c) 而不是 index(a,b,c,d) 。因为字段 c 是范围查询，当 MySQL 遇到范围查询就停止索引的匹配了。
大家也注意到了，其实 a,b,d 在 SQL 的位置是可以任意调整的，优化器会找到对应的复合索引。

还要注意一点的是：最左前缀匹配原则不但是复合索引的最左 N 个字段；也可以是单列（字符串类型）索引的最左 M 个字符。

例如我们常说的 like 关键字，尽量不要使用全模糊查询，因为这样用不到索引；
所以建议是使用右模糊查询：select * from t where name like '李%'（查询所有姓李的同学的信息）。

4、索引下推
很多时候，我们还可以复合索引的索引下推来优化 SQL。
例如此时我们有一个复合索引：index(name,age) ，然后有一条 SQL 如下：
select * from user where name like '苏%' and age = 10 and sex = 'm';根据复合索引的最左前缀匹配原则， MySQL 匹配到复合索引 index(name,age) 的 name 时，就停止匹配了；然后接下来的流程就是根据主键回表，判断 age 和 sex 的条件是否同时满足，满足则返回给客户端。
但是由于有索引下推的优化，匹配到 name 时，不会立刻回表；而是先判断复合索引 index(name,age) 中的 age 是否符合条件；符合条件才进行回表接着判断 sex 是否满足，否则会被过滤掉。
那么借着 MySQL 5.6 引入的索引下推优化，可以做到减少回表的次数。
5、覆盖索引
很多时候，我们还可以覆盖索引来优化 SQL。
情况一：SQL 只查询主键作为返回值。
主键索引（聚簇索引）的叶子节点是整行数据，而普通索引（二级索引）的叶子节点是主键的值。
所以当我们的 SQL 只查询主键值，可以直接获取对应叶子节点的内容，而避免回表。
情况二：SQL 的查询字段就在索引里。
复合索引：假如此时我们有一个复合索引 index(name,age) ，有一条 SQL 如下：
select name,age from t where name like '苏%';由于是字段 name 是右模糊查询所以可以走复合索引，然后匹配到 name 时，不需要回表，因为 SQL 只是查询字段 name 和 age ，所以直接返回索引值就 ok 了。
6、普通索引
尽量使用普通索引而不是唯一索引。
首先，普通索引和唯一索引的查询性能其实不会相差很多；当然了，前提是要查询的记录都在同一个数据页中，否则普通索引的性能会慢很多。