mysql优化无索引查询：SQL CREATE TABLE test_tab (id INT,name VARCHAR(10),age INT,val VARCHAR(10)。
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1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在 where子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3、应尽量避免在 where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
运行mysql安装文件：
按 Next，然后选择安装方式，有 "Typical（默认）"、"Complete（完全）"、"Custom（用户自定义）"，选择第二个选项 "Custom"，下一步, MySQL Server (mysql服务器), Developer Components (开发者部分), Debug Symbols (调试符号), Server data files (服务器数据文件) 默认。
改变安装路径；原路径是"C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.5\"，也可以修改为："E:\Program Files\MySQL Server 5.5\"。
语句执行后，会显示三个字段： Query_ID（执行ID） | Duration（持续时间）| Query（查询语句） ；
拿到后Query_ID后，可执行 show profile for query Query_ID ，查看详细的准备时间，执行时间、执行结束（ preparing、executing、end ）等。
显示用户正在运行的线程，需要注意的是，除了 root 用户能看到所有正在运行的线程外，其他用户都只能看到自己正在运行的线程，看不到其它用户正在运行的线程。除非单独个这个用户赋予了PROCESS 权限。
显示字段包含： User| Host| db | Command | Time| State| Info 等。
解析语句，查询是否命中索引，及，命中何种索引，用以判断是否符合我们的预期。
返回字段包含： select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra 等。
select_type 常见类型：
(1) SIMPLE(简单SELECT，不使用UNION或子查询等)
(2) PRIMARY(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)
(3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
(4) SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询)
table 常见类型：
显示这一行的数据是关于哪张表的.
有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)
type 常见类型：
对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。
常用的类型有： ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL （从左到右，性能从差到好）
possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）
该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询
key
key列显示MySQL实际决定使用的键（索引），必然包含在possible_keys中
如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。
key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，非实际长度，为最大可能长度。
注：不损失精确性的情况下，长度越短越好。
ref
列与索引的比较，表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
rows
估算出结果集行数，表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数；
extra
该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：
(1).Distinct
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
(2).Not exists
MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了
(3).Range checked for each
Record（index map:#）
没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一
(4).Using filesort
看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行；
(5).Using temporary
看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上；
(6).Using index
列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。
(7).Using where
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题。
1，sql的编译顺序
sql 编译顺序 from… on… join… where… order by… group by… having… select…
2，查看sql语句性能:
explain 查询sql语句
3，优化
(1). 最佳作前缀，使用索引顺序(按编译顺序)与定义索引时顺序一致，若该字段有跳过、反序，该字段及后面字段索引失效
(2). where条件中一切不是=的操作大概率会使索引失效，包括in、!=、、is null、计算、函数等等
(3). 查询字段与条件字段不一致时使用子查询，避免临时表出现
(4). 若用了复合索引，尽量使用全部索引字段
(5). 能不查询多字段时，尽量使用索引覆盖
(6). 使用like模糊查询时，按关键字左匹配，即‘x%’，若使用’%x%’，索引失效
(7). or会使全部索引失效
(8). 尽量不要导致类型转换，否则索引失效
(9). 使用order by时，根据表中数据量调整单路还是双路查询，也可以调整buffer区大小：如set_max_length_for_sort_data = 1024 (单位byte)
(10). 避免使用select *…
(11). 分页偏移量大时，尽量使用子查询 select * from tab where id=(select id from tab limit 100000,1) limit 100;
在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。
概念二，关于HINT的使用。
这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。
HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。
比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？
来看下具体演示
譬如，以下两条SQL，
A：
select * from t1 where f1 = 20;
B：
select * from t1 where f1 = 30;
如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。
这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。
那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。
示例表结构：
mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)
表记录数：
mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)
这里我们两条经典的SQL：
SQL C：
select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;
SQL D：
select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;
表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。
那我们来看SQL C的查询计划。
显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。
mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_produced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。
这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。
mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_produced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们再看下SQL D的计划：
不加HINT，
mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_produced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
加了HINT，
mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。
总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.
