一、分页查询优化

1. SQL语句准备

CREATE TABLE `employees` (
	`id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`name` VARCHAR ( 24 ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
	`age` INT ( 11 ) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
	`position` VARCHAR ( 20 ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
	`hire_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
	PRIMARY KEY ( `id` ),
	KEY `idx_name_age_position` ( `name`, `age`, `position` ) USING BTREE 
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '员工记录表';
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( 'zhuge', i ), i, 'dev' );
		
		SET i = i + 1;
		
	END WHILE;
	
END;;

delimiter;
CALL insert_emp ();

很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现

select * from employees limit 10000,10;

表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010 条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。

2. 常见的分页查询优化技巧

1）根据自增且连续的主键排序的分页查询

首先来看一个根据自增且连续主键排列的分页查询的例子

select * from employees limit 90000,5;

该 SQL 表示查询从第 90001开始的五行数据，没添加单独 order by，表示通过主键排序。我们再看表 employees ，因为主键是自增并且连续的，所以可以改写成按照主键去查询从第 90001开始的五行数据，如下：

select * from employees where id > 90000 limit 5;

查询结果是一样的，我们再对比下执行计划。

EXPLAIN select * from employees limit 90000,5;

EXPLAIN select * from employees where id > 90000 limit 5;

显然改写后的 SQL 走了索引，而且扫描的行数大大减少，执行效率更高。但是这条改写的SQL在很多场景并不实用，因为表中可能某些记录被删后，主键空缺导致结果不一致，如下图试验所示（先删除一条前面的记录，这里我们直接删除第一条记录然后再测试原 SQL 和优化后的 SQL）：

两条 SQL 的结果并不一样，因此，如果主键不连续，不能使用上面描述的优化方法。另外如果原 SQL 是 order by 非主键的字段，按照上面说的方法改写会导致两条 SQL 的结果不一致。所以这种改写得满足以下两个条件：

主键自增且连续
结果是按照主键排序的

2）根据非主键字段排序的分页查询

再看一个根据非主键字段排序的分页查询，SQL如下：

select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

EXPLAIN select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

发现并没有使用 name 字段的索引（key 字段对应的值为 null），具体原因上节课讲过：扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引。知道不走索引的原因，那么怎么优化呢？其实关键是让排序时返回的字段尽可能少，所以可以让排序和分页操作先查出主键，然后根据主键查到对应的记录，SQL 改写如下

SELECT * FROM employees e INNER JOIN 
(SELECT id FROM employees ORDER BY NAME LIMIT 90000,5) ed ON e.id=ed.id;

需要的结果与原 SQL 一致，执行时间减少了一半以上，我们再对比优化前后sql的执行计划：

原 SQL 使用的是 filesort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。

二、join关联查询优化

1. SQL语句准备

 CREATE TABLE `t1` (
	`id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`a` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
	`b` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
	PRIMARY KEY ( `id` ),
	KEY `idx_a` ( `a` )
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 10001 DEFAULT CHARSET = utf8;
CREATE TABLE t2 LIKE t1;

2. MySQL的表关联常见有两种算法

Nested-Loop Join 算法
Block Nested-Loop Join 算法

1）嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法

一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。

EXPLAIN select*from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;

从执行计划中可以看到这些信息：驱动表是 t2，被驱动表是 t1。先执行的就是驱动表(执行计划结果的id如果一样则按从上到下顺序执行sql)；优化器一般会优先选择小表做驱动表。所以使用 inner join 时，排在前面的表并不一定就是驱动表。 使用了 NLJ算法。一般 join 语句中，如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ。

上面sql的大致流程如下：

1. 从表 t2 中读取一行数据；

2. 从第 1 步的数据中，取出关联字段 a，到表 t1 中查找；

3. 取出表 t1 中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端；

4. 重复上面 3 步。

整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行)，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100 行 )。因此整个过程扫描了 200 行 。

如果被驱动表的关联字段没索引， 使用NLJ算法性能会比较低(下面有详细解释) ，mysql会选择Block Nested-Loop Join算法。

2）基于块的嵌套循环连接Block Nested-Loop Join(BNL)算法

把 驱动表 的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描 被驱动表 ，把 被驱动表 每一行取出来跟join_buffer 中的数据做对比。

EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b;

Extra 中的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。

上面sql的大致流程如下：

1. 把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中

2. 把表 t1 中每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比

3. 返回满足 join 条件的数据

整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100 。并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是100 * 10000= 100 万次 。

被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢？

如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，这个是 磁盘扫描 。

很显然，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。

因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高

对于关联sql的优化

关联字段加索引 ，让mysql做join操作时尽量选择NLJ算法

小标驱动大表 ，写多表连接sql时如果 明确知道 哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式，省去mysql优化器自己判断的时间

straight_join解释：straight_join 功能同join类似，但能让左边的表来驱动右边的表，能改表优化器对于联表查询的执行顺序。

比如：select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表制定mysql选着 t2 表作为驱动表。

straight_join 只适用于inner join，并不适用于left join，right join。（因为left join，right join已经代表指定了表的执行顺序）

尽可能让优化器去判断，因为大部分情况下mysql优化器是比人要聪明的。使用 straight_join 一定要慎重，因为部分情况下人为指定的执行顺序并不一定会比优化引擎要靠谱。

in和exsits优化

原则： 小表驱动大表 ，即小的数据集驱动大的数据集

in： 当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists

select * from A where id in (select id from B) 
#等价于： 
for(select id from B){ select * from A where A.id = B.id  }

exists： 当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in

将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留

	select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id) 
	 #等价于: 
	 for(select * from A){ select * from B where B.id = A.id } 
	 #A表与B表的ID字段应建立索引

1、EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查询中的SELECT * 也可以用SELECT 1替换,官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单,因此没有区别

2、EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比

3、EXISTS子查询往往也可以用JOIN来代替，何种最优需要具体问题具体分析