都有哪些维度可以进行数据库调优？简言之：
- 索引失效、没有充分利用到索引——建立索引
- 关联查询太多JOIN（设计缺陷或不得已的需求）——SQL优化
- 服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等）——调整my.cnf
- 数据过多——分库分表
关于数据库调优的知识非常分散。不同的DBMS，不同的公司，不同的职位，不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。
虽然SQL查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化两大块。
- 物理查询优化是通过
索引和表连接方式等技术来进行优化，这里重点需要掌握索引的使用。 - 逻辑查询优化就是通过SQL
等价变换提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法效率可能更高。
一、数据准备
学员表 插 50万 条， 班级表 插 1万 条。
CREATE DATABASE atguigudb2; USE atguigudb2;
#步骤1：建表 CREATE TABLE `class` (`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`className` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,`monitor` INT NULL ,PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;CREATE TABLE `student` (`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`stuno` INT NOT NULL ,`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,`age` INT(3) DEFAULT NULL,`classId` INT(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)#CONSTRAINT `fk_class_id` FOREIGN KEY (`classId`) REFERENCES `t_class` (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;# 步骤2：设置参数
- 命令开启：允许创建函数设置：
set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。步骤3：创建函数
保证每条数据都不同。
#随机产生字符串 DELIMITER // CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255) BEGIN DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT ''; DECLARE i INT DEFAULT 0; WHILE i < n DO SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1)); SET i = i + 1; END WHILE; RETURN return_str; END // DELIMITER ; #假如要删除 #drop function rand_string;随机产生班级编号
#用于随机产生多少到多少的编号 DELIMITER // CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ; RETURN i; END // DELIMITER ; #假如要删除 #drop function rand_num;#步骤4：创建存储过程
#创建往stu表中插入数据的存储过程 DELIMITER // CREATE PROCEDURE insert_stu( START INT , max_num INT ) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET autocommit = 0; #设置手动提交事务 REPEAT #循环 SET i = i + 1; #赋值 INSERT INTO student (stuno, name ,age ,classId ) VALUES ((START+i),rand_string(6),rand_num(1,50),rand_num(1,1000)); UNTIL i = max_num END REPEAT; COMMIT; #提交事务 END // DELIMITER ; #假如要删除 #drop PROCEDURE insert_stu;创建往class表中插入数据的存储过程
#执行存储过程，往class表添加随机数据 DELIMITER // CREATE PROCEDURE `insert_class`( max_num INT ) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET autocommit = 0; REPEAT SET i = i + 1; INSERT INTO class ( classname,address,monitor ) VALUES (rand_string(8),rand_string(10),rand_num(1,100000)); UNTIL i = max_num END REPEAT; COMMIT; END // DELIMITER ; #假如要删除 #drop PROCEDURE insert_class;步骤5：调用存储过程
class
#执行存储过程，往class表添加1万条数据 CALL insert_class(10000);stu
#执行存储过程，往stu表添加50万条数据 CALL insert_stu(100000,500000);步骤6：删除某表上的索引
创建存储过程
DELIMITER // CREATE PROCEDURE `proc_drop_index`(dbname VARCHAR(200),tablename VARCHAR(200)) BEGINDECLARE done INT DEFAULT 0;DECLARE ct INT DEFAULT 0;DECLARE _index VARCHAR(200) DEFAULT '';DECLARE _cur CURSOR FOR SELECT index_name FROM information_schema.STATISTICS WHERE table_schema=dbname AND table_name=tablename AND seq_in_index=1 AND index_name <>'PRIMARY' ; #每个游标必须使用不同的declare continue handler for not found set done=1来控制游标的结束DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND set done=2 ; #若没有数据返回,程序继续,并将变量done设为2OPEN _cur;FETCH _cur INTO _index;WHILE _index<>'' DOSET @str = CONCAT("drop index " , _index , " on " , tablename );PREPARE sql_str FROM @str ;EXECUTE sql_str;DEALLOCATE PREPARE sql_str;SET _index='';FETCH _cur INTO _index;END WHILE;CLOSE _cur; END // DELIMITER ;执行存储过程
CALL proc_drop_index("dbname","tablename");
二、索引失效案例：
Mysql中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引，索引提高了高校访问数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。
- 使用索引可以快速定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
- 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录，在数据量打的情况下，这样查询的速度会很慢。
大多数情况下都采用B+树来构建索引，只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY还支持hash索引。
其实用不用索引，最终都是优化器说了算，优化器是基于 cost开销 ，他不是基于规则，也不是基于语义，怎么样开销小就怎么来，另外，sql语句是否使用索引，跟数据库版本，数据量，数据选择度都有关系。
2.1 全值匹配我最爱
系统中经常出现的sql语句如下：
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd';
建立索引前执行：（关注执行时间）
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd'; Empty set, 1 warning (0.28 sec)
建立索引
CREATE INDEX idx_age ON student(age); CREATE INDEX idx_age_classid ON student(age,classId); CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);
建立索引后执行：
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 AND classId=4 AND name = 'abcd'; Empty set, 1 warning (0.01 sec)
可以看到，创建索引前的查询时间时0.28s,创建索引后的查询时间是0.01s,索引帮助我们极大的提高了查询效率。
2.2 最佳左前缀法则
在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。
举例1：
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';举例2：
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=1 AND student.name = 'abcd';举例3：索引
idx_age_classid_name还能否正常使用？EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=4 AND student.age=30 AND student.name = 'abcd';如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';虽然可以正常使用，但是只有部分被使用到了。
mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classId=1 AND student.name = 'abcd'; 完全没有使用上索引。结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包含16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有用这些字段中第一个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。
拓展：Alibaba《Java开发手册》
索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。
2.3 主键插入顺序
对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显式的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的子节点的，而记录又是存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录 主键值从小到大的顺序进行排序，所以如果我们插入的记录的主键值是以此增大的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插，而如果我们插入的主键值忽大忽小的话，就比较麻烦了，假设某个数据页存储的记录已经满了，他存储的主键值在1-100之间。
如果此时再插入一条主键值为 9 的记录，那它插入的位置就如下图：
可这个数据页已经满了，再插进来咋办呢？我们需要把当前 页面分裂 成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么？意味着： 性能损耗 ！所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的 主键值依次递增 ，这样就不会发生这样的性能损耗了。 所以我们建议：让主键具有 AUTO_INCREMENT ，让存储引擎自己为表生成主键，而不是我们手动插入 ， 比如： person_info 表：
CREATE TABLE person_info(id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(100) NOT NULL,birthday DATE NOT NULL,phone_number CHAR(11) NOT NULL,country varchar(100) NOT NULL,PRIMARY KEY (id),KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number) );
我们自定义的主键列 id 拥有 AUTO_INCREMENT 属性，在插入记录时存储引擎会自动为我们填入自增的主键值。这样的主键占用空间小，顺序写入，减少页分裂。
2.4 计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效
1.这两条sql哪种写法更好
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%'; EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';2.创建索引
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);3.第一种：索引优化生效
mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%'; mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%'; +---------+---------+--------+------+---------+ | id | stuno | name | age | classId | +---------+---------+--------+------+---------+ | 5301379 | 1233401 | AbCHEa | 164 | 259 | | 7170042 | 3102064 | ABcHeB | 199 | 161 | | 1901614 | 1833636 | ABcHeC | 226 | 275 | | 5195021 | 1127043 | abchEC | 486 | 72 | | 4047089 | 3810031 | AbCHFd | 268 | 210 | | 4917074 | 849096 | ABcHfD | 264 | 442 | | 1540859 | 141979 | abchFF | 119 | 140 | | 5121801 | 1053823 | AbCHFg | 412 | 327 | | 2441254 | 2373276 | abchFJ | 170 | 362 | | 7039146 | 2971168 | ABcHgI | 502 | 465 | | 1636826 | 1580286 | ABcHgK | 71 | 262 | | 374344 | 474345 | abchHL | 367 | 212 | | 1596534 | 169191 | AbCHHl | 102 | 146 | ... | 5266837 | 1198859 | abclXe | 292 | 298 | | 8126968 | 4058990 | aBClxE | 316 | 150 | | 4298305 | 399962 | AbCLXF | 72 | 423 | | 5813628 | 1745650 | aBClxF | 356 | 323 | | 6980448 | 2912470 | AbCLXF | 107 | 78 | | 7881979 | 3814001 | AbCLXF | 89 | 497 | | 4955576 | 887598 | ABcLxg | 121 | 385 | | 3653460 | 3585482 | AbCLXJ | 130 | 174 | | 1231990 | 1283439 | AbCLYH | 189 | 429 | | 6110615 | 2042637 | ABcLyh | 157 | 40 | +---------+---------+--------+------+---------+ 401 rows in set, 1 warning (0.01 sec)4.第二种：索引优化失效
mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc'; +---------+---------+--------+------+---------+ | id | stuno | name | age | classId | +---------+---------+--------+------+---------+ | 5301379 | 1233401 | AbCHEa | 164 | 259 | | 7170042 | 3102064 | ABcHeB | 199 | 161 | | 1901614 | 1833636 | ABcHeC | 226 | 275 | | 5195021 | 1127043 | abchEC | 486 | 72 | | 4047089 | 3810031 | AbCHFd | 268 | 210 | | 4917074 | 849096 | ABcHfD | 264 | 442 | | 1540859 | 141979 | abchFF | 119 | 140 | | 5121801 | 1053823 | AbCHFg | 412 | 327 | | 2441254 | 2373276 | abchFJ | 170 | 362 | | 7039146 | 2971168 | ABcHgI | 502 | 465 | | 1636826 | 1580286 | ABcHgK | 71 | 262 | | 374344 | 474345 | abchHL | 367 | 212 | | 1596534 | 169191 | AbCHHl | 102 | 146 | ... | 5266837 | 1198859 | abclXe | 292 | 298 | | 8126968 | 4058990 | aBClxE | 316 | 150 | | 4298305 | 399962 | AbCLXF | 72 | 423 | | 5813628 | 1745650 | aBClxF | 356 | 323 | | 6980448 | 2912470 | AbCLXF | 107 | 78 | | 7881979 | 3814001 | AbCLXF | 89 | 497 | | 4955576 | 887598 | ABcLxg | 121 | 385 | | 3653460 | 3585482 | AbCLXJ | 130 | 174 | | 1231990 | 1283439 | AbCLYH | 189 | 429 | | 6110615 | 2042637 | ABcLyh | 157 | 40 | +---------+---------+--------+------+---------+ 401 rows in set, 1 warning (3.62 sec)type为“ALL”，表示没有使用到索引，查询时间为 3.62 秒，查询效率较之前低很多。
再举例：
student表的字段stuno上设置有索引
CREATE INDEX idx_sno ON student(stuno);索引优化失效：（假设：student表的字段stuno上设置有索引）
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;运行结果：
索引优化生效：
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno = 900000;再举例：
student表的字段name上设置有索引
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME); EXPLAIN SELECT id, stuno, name FROM student WHERE SUBSTRING(name, 1,3)='abc';索引优化生效
EXPLAIN SELECT id, stuno, NAME FROM student WHERE NAME LIKE 'abc%';
