带你学MySQL系列 | “数据分析师”面试最怕被问到的SQL优化问题（下）

本文大纲

前面我已经带着大家学习了本文的第1-4个部分，今天就带大家学习这剩下的5-8个部分。MySQL优化问题对于新手学习，一般是个难题！我的教程自认为已经是很通俗易懂的。如果你学习了这个教程后，仍然不太理解，可以去B站找到一个视频浏览一遍，然后再回头看我的文章。

讲解使用的数据源

在上篇最后，我们已经给出了本文需要使用到的数据代码，这里我直接给出这3张表的图示。

5. explain执行计划常用关键字详解

# 查看执行计划 explain select t.* from teacher t,course c,teacherCard tc where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3);

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结果如下：

接着，在往teacher表中增加几条数据。

insert into teacher values(4,'ta',4); insert into teacher values(5,'tb',5); insert into teacher values(6,'tc',6);

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再次查看执行计划。

# 查看执行计划 explain select t.* from teacher t,course c,teacherCard tc where t.tid = c.tid and t.tcid = tc.tcid and (c.cid = 2 or tc.tcid = 3);

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结果如下：

这里先记住一句话：表的执行顺序 ，因表数量改变而改变的原因：笛卡尔积。怎么回事呢？看看下面这个例子。

# 下面举一个例子 a b c 2 3 4 最终：2 * 3 * 4 = 6 * 4 = 24 c b a 4 3 2 最终：4 * 3 * 2 = 12 * 2 = 24

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分析：最终执行的条数，虽然是一致的。但是中间过程，有一张临时表是6，一张临时表是12，很明显6 < 12，对于内存来说，数据量越小越好，因此优化器肯定会选择第一种执行顺序。

结论：id值相同，从上往下顺序执行。表的执行顺序因表数量的改变而改变，数量越小，越在前面执行。

# 查看执行计划 explain select tc.tcdesc from teacherCard tc where tc.tcid = ( select t.tcid from teacher t where t.tid = (select c.tid from course c where c.cname = 'sql') );

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结果如下：

结论：id值不同，id值越大越优先查询。这是由于在进行嵌套子查询时，先查内层，再查外层。

# 查看执行计划 explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;

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结果如下：

结论：id值有相同，又有不同。id值越大越优先；id值相同，从上往下顺序执行。

select_type关键字共有如下常用的6种类型，下面我分别带着大家梳理一下，它们各自的含义。

不包含子查询，不包含union查询。

explain select * from teacher;

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结果如下：

关于primary和subquery，我们就拿下面的这个例子进行演示。从代码中可以看到这个SQL语句是存在子查询的，换句话说，这个SQL语句包含子查询。where内层(非最外层)使用到的c表属于非最外层，因此是subquery关键字。where外层使用到了t表 和tc表，因此是primary关键字。

# 查看执行计划 explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;

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结果如下：

a.在from子查询中，只有一张表；

b.在from子查询中，如果table1 union table2，则table1就是derived表；

explain select cr.cname from ( select * from course where tid = 1 union select * from course where tid = 2 ) cr ;

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结果如下：

type关键字可以很好的说明，你写的SQL语句好不好。system、const是我们达不到的理想状况，实际上只能优化到index --> range --> ref这个级别，也可以看到ALL是最差的一个级别。

对type进行优化的前提，是你得创建索引。

源表只有一条数据(实际中，基本不可能)；

衍生表只有一条数据的主查询(偶尔可以达到)。

仅仅能查到一条数据的SQL ，仅针对Primary key主键索引或unique索引类型有效。

explain select tid from test01 where tid =1 ;

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结果如下：

删除以前的主键索引后，此时我们添加一个其他的普通索引：

create index test01_index on test01(tid) ; # 再次查看执行计划 explain select tid from test01 where tid =1 ;

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结果如下：

可以发现：当tid字段去掉主键索引，换为普通索引后，优化级别就不是const了。

唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据(有且只有1个，不能多 、不能0)，并且查询结果和表中数据条数必须一致。

此种情况常见于唯一索引和主键索引。

delete from teacher where tcid >= 4; alter table teacherCard add constraint pk_tcid primary key(tcid); alter table teacher add constraint uk_tcid unique index(tcid) ; explain select t.tcid from teacher t,teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;

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结果如下：

总结：以上SQL，用到的索引是t.tcid，即teacher表中的tcid字段；如果teacher表的数据个数和连接查询的数据个数一致（都是3条数据），则有可能满足eq_ref级别；否则无法满足。条件很苛刻，很难达到。

非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行（可以0，可以1，可以多）

准备数据：

创建索引，并查看执行计划：

# 添加索引 alter table teacher add index index_name (tname) ; # 查看执行计划 explain select * from teacher where tname = 'tz';

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结果如下：

检索指定范围的行 ,where后面是一个范围查询(between, >, <, >=, in)

in有时候会失效，从而转为无索引时候的ALL

# 添加索引 alter table teacher add index tid_index (tid) ; # 查看执行计划：以下写了一种等价SQL写法，查看执行计划 explain select t.* from teacher t where t.tid in (1,2) ; explain select t.* from teacher t where t.tid <3 ;

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结果如下：

查询全部索引中的数据(扫描整个索引)

查询全部源表中的数据(暴力扫描全表)

注意：cid是索引字段，因此查询索引字段，只需要扫描索引表即可。但是tid不是索引字段，查询非索引字段，需要暴力扫描整个源表，会消耗更多的资源。

possible_keys可能用到的索引。是一种预测，不准。了解一下就好。

key指的是实际使用的索引。

# 先给course表的cname字段，添加一个索引 create index cname_index on course(cname); # 查看执行计划 explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc where t.tcid= tc.tcid and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;

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结果如下：

有一点需要注意的是：如果possible_key/key是NULL，则说明没用索引。

索引的长度：用于判断复合索引是否被完全使用(a,b,c)。

# 创建表 create table test_kl ( name char(20) not null default '' ); # 添加索引 alter table test_kl add index index_name(name) ; # 查看执行计划 explain select * from test_kl where name ='' ;

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结果如下：

结果分析：因为我没有设置服务端的字符集，因此默认的字符集使用的是latin1，对于latin1一个字符代表一个字节，因此这列的key_len的长度是20，表示使用了name这个索引。

# 新增一个字段name1，name1可以为null alter table test_kl add column name1 char(20) ; # 给name1字段，设置为索引字段 alter table test_kl add index index_name1(name1) ; # 查看执行计划 explain select * from test_kl where name1 ='' ;

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结果如下：

结果分析：如果索引字段可以为null，则mysql底层会使用1个字节用于标识null。

# 删除原来的索引name和name1 drop index index_name on test_kl ; drop index index_name1 on test_kl ; # 增加一个复合索引 create index name_name1_index on test_kl(name,name1); # 查看执行计划 explain select * from test_kl where name1 = '' ; explain select * from test_kl where name = '' ;

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结果如下：

结果分析：对于下面这个执行计划，可以看到我们只使用了复合索引的第一个索引字段name，因此key_len是20，这个很清楚。再看上面这个执行计划，我们虽然仅仅在where后面使用了复合索引字段中的name1字段，但是你要使用复合索引的第2个索引字段，会默认使用了复合索引的第1个索引字段name，由于name1可以是null，因此key_len = 20 + 20 + 1 = 41呀！

# 新增一个字段name2，name2可以为null alter table test_kl add column name2 varchar(20) ; # 给name2字段，设置为索引字段 alter table test_kl add index name2_index(name2) ; # 查看执行计划 explain select * from test_kl where name2 = '' ;

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结果如下：

结果分析：key_len = 20 + 1 + 2，这个20 + 1我们知道，这个2又代表什么呢？原来varchar属于可变长度，在mysql底层中，用2个字节标识可变长度。

这里的ref的作用，指明当前表所参照的字段。

注意与type中的ref值区分。在type中，ref只是type类型的一种选项值。

# 给course表的tid字段，添加一个索引 create index tid_index on course(tid); # 查看执行计划 explain select * from course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tname = 'tw';

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结果如下：

结果分析：有两个索引，c表的c.tid引用的是t表的tid字段，因此可以看到显示结果为【数据库名.t.tid】，t表的t.name引用的是一个常量"tw"，因此可以看到结果显示为const，表示一个常量。

被索引优化查询的数据个数 (实际通过索引而查询到的数据个数)

explain select * from course c,teacher t where c.tid = t.tid and t.tname = 'tz' ;

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结果如下：

表示其他的一些说明，也非常有用，通过这个关键字也可以很好的说明，你写的SQL语句到底好不好。

当出现了这个词，表示你当前的SQL性能消耗较大。表示进行了一次额外的排序。常见于order by语句中。

Ⅰ 什么是“额外”的排序？

为了讲清楚这个，我们首先要知道什么是排序。我们为了给某一个字段进行排序的时候，首先你得先查询到这个字段，然后在将这个字段进行排序。

紧接着，我们查看如下两个SQL语句的执行计划。

# 新建一张表，建表同时创建索引 create table test02 ( a1 char(3), a2 char(3), a3 char(3), index idx_a1(a1), index idx_a2(a2), index idx_a3(a3) ); # 查看执行计划 explain select * from test02 where a1 ='' order by a1 ; explain select * from test02 where a1 ='' order by a2 ;

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结果如下：

结果分析：对于第一个执行计划，where后面我们先查询了a1字段，然后再利用a1做了依次排序，这个很轻松。但是对于第二个执行计划，where后面我们查询了a1字段，然而利用的却是a2字段进行排序，此时myql底层会进行一次查询，进行“额外”的排序。

总结：对于单索引，如果排序和查找是同一个字段，则不会出现using filesort；如果排序和查找不是同一个字段，则会出现using filesort；

因此where哪些字段，就order by哪些些字段。

不能跨列(官方术语：最佳左前缀)，这句话一定要牢记！！！

# 删除test02的索引 drop index idx_a1 on test02; drop index idx_a2 on test02; drop index idx_a3 on test02; # 创建一个复合索引 alter table test02 add index idx_a1_a2_a3 (a1,a2,a3) ; # 查看下面SQL语句的执行计划 explain select *from test02 where a1='' order by a3 ; --using filesort explain select *from test02 where a2='' order by a3 ; --using filesort explain select *from test02 where a1='' order by a2 ;

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结果如下：

结果分析：复合索引的顺序是(a1,a2,a3)，可以看到a1在最左边，因此a1就叫做最佳左前缀，

如果要使用后面的索引字段，必须先使用到这个a1字段。

对于explain1，where后面我们使用a1字段，但是后面的排序使用了a3，直接跳过了a2，属于跨列；对于explain2，where后面我们使用了a2字段，直接跳过了a1字段，也属于跨列；对于explain3，where后面我们使用a1字段，后面使用的是a2字段，因此没有出现【using filesort】。

当出现了这个词，也表示你当前的SQL性能消耗较大。这是由于当前SQL用到了临时表，一般出现在group by中。

explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a1 ; explain select a1 from test02 where a1 in ('1','2','3') group by a2 ; --using temporary

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结果如下：

结果分析：当你查询哪个字段，就按照那个字段分组，否则就会出现using temporary。

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针对using temporary，我们在看一个例子：

using temporary表示需要额外再使用一张表，一般出现在group by语句中。虽然已经有表了，但是不适用，必须再来一张表。

再次来看mysql的编写过程和解析过程。

Ⅰ 编写过程

select dinstinct ..from ..join ..on ..where ..group by ..having ..order by ..limit ..

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Ⅱ 解析过程

from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..

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很显然，where后是group by，然后才是select。基于此，我们再查看如下两个SQL语句的执行计划。

explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a2,a4; explain select * from test03 where a2=2 and a4=4 group by a3;

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分析如下：对于第一个执行计划，where后面是a2和a4，接着我们按照a2和a4分组，很明显这两张表已经有了，直接在a2和a4上分组就行了。但是对于第二个执行计划，where后面是a2和a4，接着我们却按照a3分组，很明显我们没有a3这张表，因此有需要再来一张临时表a3，因此就会出现using temporary。

当你看到这个关键词，恭喜你，表示你的SQL性能提升了。

using index称之为

索引覆盖。

当出现了using index，就表示不用读取源表，而只利用索引获取数据，不需要回源表查询。

只要使用到的列，全部出现在索引中，就是索引覆盖。

# 删除test02中的复合索引idx_a1_a2_a3 drop index idx_a1_a2_a3 on test02; # 重新创建一个复合索引idx_a1_a2 create index idx_a1_a2 on test02(a1,a2); # 查看执行计划 explain select a1,a3 from test02 where a1='' or a3= '' ; explain select a1,a2 from test02 where a1='' and a2= '' ;

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结果如下：

结果分析：这里我们创建的是a1和a2的复合索引，对于第一个执行计划，我们却出现了a3，该字段并没有创建索引，因此没有出现using index，而是using where，表示我们需要回表查询。对于第二个执行计划，属于完全的索引覆盖，因此出现了using index。

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针对using index，我们在查看一个案例：

explain select a1,a2 from test02 where a1='' or a2= '' ; explain select a1,a2 from test02 ;

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结果如下：

如果用到了索引覆盖(using index时)，会对possible_keys和key造成影响：

a.如果没有where，则索引只出现在key中；

b.如果有where，则索引 出现在key和possible_keys中。

表示需要【回表查询】，表示既在索引中进行了查询，又回到了源表进行了查询。

# 删除test02中的复合索引idx_a1_a2 drop index idx_a1_a2 on test02; # 将a1字段，新增为一个索引 create index a1_index on test02(a1); # 查看执行计划 explain select a1,a3 from test02 where a1="" and a3="" ;

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结果如下：

结果分析：我们使用了索引a1，表示我们使用了索引进行查询。但是又对于a3字段，我们并没有使用索引，因此对于a3字段，需要回源表查询，这个时候出现了using where。

当where子句永远为False的时候，会出现impossible where。

# 查看执行计划 explain select a1 from test02 where a1="a" and a1="b" ;

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结果如下：

# 创建新表 create table test03 ( a1 int(4) not null, a2 int(4) not null, a3 int(4) not null, a4 int(4) not null ); # 创建一个复合索引 create index a1_a2_a3_test03 on test03(a1,a2,a3); # 查看执行计划 explain select a3 from test03 where a1=1 and a2=2 and a3=3;

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结果如下：

【推荐写法】：复合索引顺序和使用顺序一致。

【不推荐写法】：复合索引顺序和使用顺序不一致。

# 查看执行计划 explain select a3 from test03 where a3=1 and a2=2 and a1=3;

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结果如下：

结果分析：虽然结果和上述结果一致，但是不推荐这样写。但是这样写怎么又没有问题呢？这是由于SQL优化器的功劳，它帮我们调整了顺序。

最后再补充一点：对于复合索引，不要跨列使用。

# 查看执行计划 explain select a3 from test03 where a1=1 and a3=2 group by a3;

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结果如下：

结果分析：a1_a2_a3是一个复合索引，我们使用a1索引后，直接跨列使用了a3，直接跳过索引a2，因此索引a3失效了。当再使用a3进行分组的时候，就会出现using where。

# 创建新表 create table book ( bid int(4) primary key, name varchar(20) not null, authorid int(4) not null, publicid int(4) not null, typeid int(4) not null ); # 插入数据 insert into book values(1,'tjava',1,1,2) ; insert into book values(2,'tc',2,1,2) ; insert into book values(3,'wx',3,2,1) ; insert into book values(4,'math',4,2,3) ;

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结果如下：

案例：查询authorid=1且typeid为2或3的bid，并根据typeid降序排列。

explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=1 order by typeid desc ;

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结果如下：

这是没有进行任何优化的SQL，可以看到typ为ALL类型，extra为using filesort，可以想象这个SQL有多恐怖。

优化：添加索引的时候，要根据MySQL解析顺序添加索引，又回到了MySQL的解析顺序，下面我们再来看看MySQL的解析顺序。

from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..

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# 添加索引 create index typeid_authorid_bid on book(typeid,authorid,bid); # 再次查看执行计划 explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=1 order by typeid desc ;

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结果如下：

结果分析：结果并不是和我们想象的一样，还是出现了using where，查看索引长度key_len=8，表示我们只使用了2个索引，有一个索引失效了。

将in字段放在最后面。

需要注意一点：每次创建新的索引的时候，最好是删除以前的废弃索引，否则有时候会产生干扰(索引之间)。

# 删除以前的索引 drop index typeid_authorid_bid on book; # 再次创建索引 create index authorid_typeid_bid on book(authorid,typeid,bid); # 再次查看执行计划 explain select bid from book where authorid=1 and typeid in(2,3) order by typeid desc ;

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结果如下：

结果分析：这里虽然没有变化，但是这是一种优化思路。

总结如下：

a.最佳做前缀，保持索引的定义和使用的顺序一致性。

b.索引需要逐步优化(每次创建新索引，根据情况需要删除以前的废弃索引)。

c.将含in的范围查询，放到where条件的最后，防止失效。

本例中同时出现了Using where（需要回原表）; Using index（不需要回原表）：原因，where authorid=1 and typeid in(2,3)中authorid在索引(authorid,typeid,bid)中，因此不需要回原表（直接在索引表中能查到）；而typeid虽然也在索引(authorid,typeid,bid)中，但是含in的范围查询已经使该typeid索引失效，因此相当于没有typeid这个索引，所以需要回原表（using where）；

下面这个例子，没有了in，则不会出现using where：

explain select bid from book where authorid=1 and typeid =3 order by typeid desc ;

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结果如下：

# 创建teacher2新表 create table teacher2 ( tid int(4) primary key, cid int(4) not null ); # 插入数据 insert into teacher2 values(1,2); insert into teacher2 values(2,1); insert into teacher2 values(3,3); # 创建course2新表 create table course2 ( cid int(4) , cname varchar(20) ); # 插入数据 insert into course2 values(1,'java'); insert into course2 values(2,'python'); insert into course2 values(3,'kotlin');

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结果如下：

案例：使用一个左连接，查找教java课程的所有信息。

explain select * from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';

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结果如下：

对于两张表，索引往哪里加？答：对于表连接，小表驱动大表。索引建立在经常使用的字段上。

为什么小表驱动大表好一些呢？

小表:10 大表:300 # 小表驱动大表 select ...where 小表.x10=大表.x300 ; for(int i=0;i<小表.length10;i++) { for(int j=0;j<大表.length300;j++) { ... } } # 大表驱动小表 select ...where 大表.x300=小表.x10 ; for(int i=0;i<大表.length300;i++) { for(int j=0;j<小表.length10;j++) { ... } }

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分析：以上2个FOR循环，最终都会循环3000次；但是对于双层循环来说：一般建议，将数据小的循环，放外层。数据大的循环，放内层。

不用管这是为什么，这是编程语言的一个原则，对于双重循环，外层循环少，内存循环大，程序的性能越高。

结论：当编写【…on t.cid=c.cid】时，将数据量小的表放左边（假设此时t表数据量小，c表数据量大。）

我们已经知道了，对于两表连接，需要利用小表驱动大表。例如【…on t.cid=c.cid】，t如果是小表(10条)，c如果是大表(300条)，那么t每循环1次，就需要循环300次，即t表的t.cid字段属于经常使用的字段，因此需要给cid字段添加索引。

更深入的说明：一般情况下，左连接给左表加索引。右连接给右表加索引。其他表需不需要加索引，我们逐步尝试。

# 给左表的字段加索引 create index cid_teacher2 on teacher2(cid); # 查看执行计划 explain select * from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';

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结果如下：

当然你可以下去接着优化，给cname添加一个索引。

索引优化是一个逐步的过程，需要一点点尝试。

# 给cname的字段加索引 create index cname_course2 on course2(cname); # 查看执行计划 explain select t.cid,c.cname from teacher2 t left outer join course2 c on t.cid=c.cid where c.cname='java';

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结果如下：

最后补充一个：Using join buffer是extra中的一个选项，表示Mysql引擎使用了连接缓存，即MySQL底层动了你的SQL，你写的太差了。

大于等于2张表，优化原则一样；

小表驱动大表 ；

索引建立在经常查询的字段上；

a.复合索引，不要跨列或无序使用(最佳左前缀)；

b.复合索引，尽量使用全索引匹配，也就是说，你建立几个索引，就使用几个索引；

explain select * from book where authorid = 1 and typeid = 2; explain select * from book where authorid*2 = 1 and typeid = 2 ;

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结果如下：

# 针对不是复合索引的情况 explain select * from book where authorid != 1 and typeid =2 ; explain select * from book where authorid != 1 and typeid !=2 ;

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结果如下：

再观看下面这个案例：

# 删除单独的索引 drop index authorid_index on book; drop index typeid_index on book; # 创建一个复合索引 alter table book add index idx_book_at (authorid,typeid); # 查看执行计划 explain select * from book where authorid > 1 and typeid = 2 ; explain select * from book where authorid = 1 and typeid > 2 ;

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结果如下：

结论：复合索引中如果有【>】，则自身和右侧索引全部失效。

在看看复合索引中有【<】的情况：

我们学习索引优化 ，是一个大部分情况适用的结论，但由于SQL优化器等原因 该结论不是100%正确。一般而言， 范围查询（> < in）之后的索引失效。

# 删除复合索引 drop index authorid_typeid_bid on book; # 为authorid和typeid，分别创建索引 create index authorid_index on book(authorid); create index typeid_index on book(typeid); # 查看执行计划 explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;

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结果如下：

结果分析：我们创建了两个索引，但是实际上只使用了一个索引。因为对于两个单独的索引，程序觉得只用一个索引就够了，不需要使用两个。

当我们创建一个复合索引，再次执行上面的SQL：

# 查看执行计划 explain select * from book where authorid = 1 and typeid =2 ;

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结果如下：

explain select * from teacher where tname like "%x%" ; explain select * from teacher where tname like 'x%'; explain select tname from teacher where tname like '%x%';

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结果如下：

结论如下：like尽量不要使用类似"%x%"情况，但是可以使用"x%"情况。如果非使用 "%x%"情况，需要使用索引覆盖。

explain select * from teacher where tname = 'abc' ; explain select * from teacher where tname = 123 ;

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结果如下：

explain select * from teacher where tname ='' and tcid >1 ; explain select * from teacher where tname ='' or tcid >1 ;

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结果如下：

注意：or很猛，会让自身索引和左右两侧的索引都失效。

如果主查询的数据集大，则使用i关键字，效率高。

如果子查询的数据集大，则使用exist关键字,效率高。

select ..from table where exist (子查询) ; select ..from table where 字段 in (子查询) ;

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IO就是访问硬盘文件的次数。

using filesort 有两种算法：双路排序、单路排序（根据IO的次数）

MySQL4.1之前默认使用双路排序；双路：扫描2次磁盘(1：从磁盘读取排序字段

,对排序字段进行排序(在buffer中进行的排序)2：扫描其他字段)

MySQL4.1之后默认使用单路排序：只读取一次（全部字段），在buffer中进行排序。但种单路排序会有一定的隐患(不一定真的是“单路/1次IO”，有可能多次IO)。原因：如果数据量特别大，则无法将所有字段的数据一次性读取完毕，因此会进行“分片读取、多次读取”。

注意：单路排序 比双路排序 会占用更多的buffer。

单路排序在使用时，如果数据大，可以考虑调大buffer的容量大小：

# 不一定真的是“单路/1次IO”，有可能多次IO set max_length_for_sort_data = 1024

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如果max_length_for_sort_data值太低，则mysql会自动从 单路->双路(太低：需要排序的列的总大小超过了max_length_for_sort_data定义的字节数)

a.选择使用单路、双路 ；调整buffer的容量大小；

b.避免使用select * …（select后面写所有字段，也比写*效率高）

c.复合索引，不要跨列使用 ，避免using filesort

d.保证全部的排序字段，排序的一致性（都是升序或降序）

MySQL SQL 数据挖掘

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