《MySQL慢查询优化》之SQL语句及索引优化
1、慢查询优化方式
服务器硬件升级优化Mysql服务器软件优化数据库表结构优化SQL语句及索引优化本文重点关注于SQL语句及索引优化，关于其他优化方式以及索引原理等，请关注本人《MySQL慢查询优化》系列博文。优化我个人遵循的原则：积小胜为大胜，以空间换时间。-《论持久战》
2、数据源
工欲善其事必先利其器，为了测试与验证的方便，数据库可以直接采用MySQL官方提供的测试数据库employees，该数据库关系复杂度适中以及数据量较大，适合做SQL语句及索引优化分析，引用官方instruction：
The database contains about 300,000 employee records with 2.8 million salary entries. The export data is 167 MB, which is not huge, but heavy enough to be non-trivial for testing.
数据库获取方式数据库E-R关系图：
3、分析工具
采用explain指令直接模拟Mysql优化器执行SQL语句，查看SQL语句的执行计划。
示例：
explain命令执行结果包括若干参数：id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra；重点关注type、possible_keys、key、key_len、extra 这五个参数。
possible_keys：此次查询中可能会被选用的索引，注意这些索引不一定被查询使用到。key：此次查询中真正使用到的索引。当为复合索引时，不确定是否被充分使用。type：访问类型，表示MySQL在表中查找所需行的方式。常用的类型有： ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL（性能从左到右逐步提升），其中：
key_len：表示索引中使用的字节数，用来计算索引是否被充分使用，不损失精确性的情况下，长度越短越好 ；
extra：
4、索引策略
索引策略是指创建使用索引所要遵循的规则，换句话说，违背了这些规则会导致索引失效或者查询效率降低。
测试数据表
show index from employees;
结果:
策略1：尽量考虑覆盖索引
覆盖索引：SQL只需要通过遍历索引树就可以返回所需要查询的数据，而不必通过辅助索引查到主键值之后再去查询数据（回表操作）。回表操作的详细介绍可以参考本人《MySQL慢查询优化》系列博文之索引。
EG
EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE gender ='M' ;
结果:
****Using index：****表示已经使用了覆盖索引。
策略2：遵循最左前缀匹配
联合索引命中必须遵循“最左前缀法则”。即SQL查询Where条件字段必须从索引的最左前列开始匹配，不能跳过索引中的列。联合索引又称复合索引，类似于书籍的目录，多级的目录结构中子目录依赖于父级目录存在，也是遵循“最左前缀法则”。
联合索引结构分析，示例
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE birth_date = '1963-06-01' AND gender ='F';
结果:
注：表存在多个索引时，即使Where条件满足最左前缀规则，SQL执行时也未必一定会命中联合索引，根据性能可能直接使用了主键索引。
EG：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE emp_no = 10010 AND birth_date = '1963-06-01' AND gender ='F';
结果:
PRIMARY KEY (emp_no)
策略3：范围查询字段放最后
联合索引定义时，尽量将范围查询字段放在最后（放在最后联合索引使用最充分，放在中间联合索引使用不充分）。使用联合索引时范围列（当前范围列索引生效）后面的索引列无法生效，同时索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有多个范围列，也只能用到一个范围列索引。
EG1：
EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE emp_no > 10015 AND gender ='F';
结果:
只是使用到了主键索引PRIMARY(emp_no),联合索引未生效idx_empno_birthdate_gender(emp_no,birth_date,gender)；删除idx_empno_birthdate_gender索引，新建联合索引idx_gender_birthdate_empno(gender,birth_date,emp_no)；
EG2：
EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE emp_no > 10015 AND birth_date = 1953-09-02 AND gender ='F';
结果:
策略4：不对索引字段进行逻辑操作
在索引字段上进行计算、函数、类型转换（自动\手动）都会导致索引失效。
EG：
CREATE INDEX idx_first_name ON employees(first_name);
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE LEFT(first_name,3) ='Geo';
结果:
策略5：尽量全值匹配
全值匹配也就是精确匹配不使用like查询（模糊匹配），使用like会使查询效率降低。
策略6：Like查询，左侧尽量不要加%
like 以%开头，当前列索引无效(当为联合索引时，当前列和后续列索引不生效，可能导致索引使用不充分)；当like前缀没有%，后缀有%时，索引有效。
EG1：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name like'Geo%';
结果:
EG2：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name like'%Geo%';
结果:
策略7：注意NULL/NOT NULL可能对索引有影响
在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL条件，可能对索引有所影响。字段定义默认为NULL时，NULL索引生效，NOT NULL索引不生效；字段定义明确为NOT NULL ，不允许为空时，NULL/NOT NULL索引列，索引均失效；
EG1：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NULL;
结果:
EG2：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NOT NULL;
结果:
可以改为:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name > '';
EG3：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NOT NULL;
结果:
策略8：尽量减少使用不等于
不等于操作符是不会使用索引的。不等于操作符包括：not，<>，!=。
优化方法：数值型 key<>0 改为 key>0 or key<0。
EG：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name != 'Georgi';
结果:
策略9：字符类型务必加上引号
若varchar类型字段值不加单引号，可能会发生数据类型隐式转化，自动转换为int型，使索引无效。
EG：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 1;
结果:
策略10：OR关键字前后尽量都为索引列
当OR左右查询字段只有一个是索引，会使该索引失效，只有当OR左右查询字段均为索引列时，这些索引才会生效。OR改UNION效率高。
EG1：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' OR emp_no = 20001;
结果:
EG2：
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' OR last_name = 'Facello';
结果:
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