工做中遇到的99%SQL優化，這裏都能給你解決方案(三)

-- 示例表
CREATE TABLE `employees` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
  `age` int(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年齡',
  `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '職位',
  `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入職時間',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE,
  KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=136326 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='員工表'

--建立100000條記錄
drop procedure if EXISTS insert_emp;
delimiter ;;
create procedure insert_emp()
BEGIN
    declare i int;
    set i=1;
    while(i < 100000)DO
        INSERT INTO employees(name,age,position) values(CONCAT('xiaoqiang',i),i,'coder');
        SET i=i+1;
    end WHILE;
end;;
delimiter ;
call insert_emp();

根據自增且連續的主鍵排序的分頁查詢

select * from employees LIMIT 9999 ,5;

表示從表employees 中取出從10000行開始的5行記錄。看似只查詢5條記錄，實際這條SQL是先讀取10005條記錄，而後拋棄前10000條記錄，而後讀到後面5條想要的數據。沒有添加單獨的order by，表示經過主鍵排序。
所以要查詢一張大表比較靠後的數據，執行效率是很是低的。
由於主鍵是自增且連續的，因此能夠改寫成按照主鍵查詢從第10001開始的五行數據，以下：

select * from  employees WHERE id > 9999 limit 5;

能夠看到兩個sql的執行計劃，顯然改寫後的sql走了索引，並且掃描的行數大大減小，執行效率會更高。可是，這條改寫的sql在不少場景下並不實用，由於表中可能某些記錄被刪除後，主鍵空缺，致使結果不一致。
先刪除一條記錄，而後測試下原來sql和優化後的sql：

select * from employees LIMIT 9999 ,5;

select * from employees where id> 9999 limit 5;

兩條sql的結果不同，所以，若是主鍵不連續，不能使用上面描述的方法。
另外因爲原來sql是order by非主鍵字段，按照上面的方法改寫sql的結果不一致。因此這種改寫得知足如下兩個條件：

• 主鍵自增且連續

• 結果是按照主鍵排序的

  根據非主鍵字段排序的分頁查詢

select * from employees order by name limit 9000, 5;

explain select * from employees order by name limit 9000, 5;

key字段對應的值爲null，發現並無使用name字段的索引。由於掃描整個索引並查找到沒有索引的行，可能要便利多個索引樹，其成本比掃描全表的成本更高，索引優化器放棄使用索引。
優化的關鍵是：讓排序時返回的字段儘量的少，因此可讓排序和分頁操做先查出主鍵，而後根據主鍵查到對應的記錄。
改下以下：

select * from employees as e inner join(select id from employees order by name limit 9000,5) as ed on e.id=ed.id;

能夠看到結果與原來的sql結果是一致的，執行時間減小了通常以上，再對比下執行計劃：

原來的sql使用的是filesort排序，而優化後的sql使用的是索引排序。

in和exists優化

原則：小表驅動大表，即小表的數據集驅動大表的數據集
in：當B表的數據集小於A表的數據集時，in因爲exists

select * from A where id in(select id from B)
等價於
 for(select id from B){
     select * from A where A.id=B.id
 }

exists:當A表的數據集小於B表的數據集時，exitsts優於in
當著查詢A的數據，放到子查詢B中作條件驗證，根據驗證結果（true或false）來決定著查詢的數據是否保留。

select * from A  exists(select 1 from B where A.id=B.id)

等價於
for(select * from A){
    select * from B where A.id=B.id
}

count(*)查詢優化

explain select count(1) from employees;
explain select count(id) from employees;
explain select count(name) from employees;
explain select count(*) from employees;

四個sql的執行計劃幾乎同樣的，count(name)使用的是聯合索引， 主要區別根據某個字段作count操做不會統計字段爲null的值的數據行。
除了count(name)的其餘count操做，都是用的輔助索引而不是主鍵索引， 由於二級索引存儲數據更少，檢索性能更高。

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