为什么要对 SQL 进行优化
有时候数据库会出现性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL 语句欠佳（连接查询）、索引失效等问题，这些问题会严重拖慢一个系统的速度，因此需要对 SQL 进行优化。
SQL 的编写过程和解析过程并非是一致的，下面是两者执行的先后顺序：
编写过程：
select..from..join..on..where..group by...having..order by...limit.
解析过程：
from..on..join..where..group by....having...select..order by...limit..
SQL 如何优化
SQL 优化，主要就是在优化索引。索引相当于书的目录，是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。就好比查字典，如果没有目录查一个字就需要遍历整本字典，而有了目录之后只需要按目录查询。索引的数据结构有（树：B+树（默认）、Hash 树等等）。
索引的优势
- 提高查询效率（降低 IO 使用率）。
- 降低 CPU 使用率。
索引的弊端
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索引本身很大，需要存放在内存/硬盘（通常为硬盘）。
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索引不是所有情况均适用，以下三种情况不适合用索引：少量数据、频繁更新的字段、很少使用的字段。
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索引提高了查询速度，但是会降低增删改的效率。
关于索引的分类
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单值索引：单列的索引，比如学生表中的 name。一个表可以有多个单值索引。
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唯一索引：与单值索引的区别是属性不能重复。比如主键 id。
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主键索引：与唯一索引的区别是内容不能为 null。
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复合索引：多个列构成的索引，（name，grade）构成索引后先查 name，再查 grade。
如何创建索引
方法一：create 索引类型 索引名 on 表（字段）：
单值索引：
create index name_index on student(name);
唯一索引：
create unique index id_index on student(id);
复合索引:
create index name_grade_index on student(name,grade);
方法二：alter table 表名 add 索引类型 索引名(字段)：
单值索引：
alter table student add index name_index(name);
唯一索引：
alter table student add unique index id_index(id);
复合索引:
alter table student add index name_grade_index(name,grade);
删除索引
drop index 索引名 on 表名
explain 关键字
通过 explain 关键字可以看到 SQL 语句的执行过程中的一系列问题。explain 经常被用来查找慢 SQL 的原因。
explain 关键字的使用很简单，只需要在执行的 SQL 前加上 explain 即可。
输出的结果中的 type、key、key_len、Extra 需要尤其注意。
1、 id：标识符
如果有多个 id，id 值相同，顺序执行；id 值不同，id 值越大越优先查询。
2、 select_type：查询类型
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primary：包含子查询 SQL 中的主查询（最外层）。
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subquery：包含子查询 SQL 中的子查询（非最外层）。
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simple：简单查询（不包含子查询、union）。
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derived：衍生查询（使用到了临时表）。
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union：当查询时用到了 table1 union table2，table1 类型是 derived，table2 的类型是union。
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union result：从 union 表获取的 select。
3、 table
查询的是哪张表。
4、 type：索引类型
system > const > eq_ref > ref > range > index > all
system 和 const 存在于理想状态，实际能达到 ref，索引的优化一般到 ref 为止。
const：仅仅能查到一条数据的 SQL，用于主键索引和唯一索引。
eq_ref：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）。
ref：非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行。
range：检索指定范围的行，where 后面是一个范围查询（between，>，<)等。
index：查询全部索引中的数据。
all：查询全部表中的数据。
5、 possible_keys
可能用到的索引。
6、 key
实际用到的索引。
7、 key_len
索引的长度，用于判断复合索引是否被完全使用。
8、 ref
指明当前表所参照的字段。
9、 rows
被索引优化查询的数据个数（实际通过索引查询到的数据个数）。
10、 Extra
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using filesort：性能消耗大,需要“额外”的一次排序，常见于 orderby 语句。
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using temporary：性能损耗大，用到了临时表，一般出现在 groupby 中。
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using index：性能提升；索引覆盖（覆盖索引）。原因：不读取原文件，只从索引文件中获取数据。
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using where：回表查询。
索引优化实例
建一张 book 表，插入一些数据：
create table book
(
bid int(4) primary key,
name varchar(20) not null,
authorid int(4) not null,
typeid int(4) not null
);
insert into book values(1,'java',1,1);
insert into book values(2,'c',2,2);
insert into book values(3,'math',3,3);
insert into book values(4,'english',4,3);
首先不建立索引查看结果：
explain select bid from book where typeid in(2,3) and authorid=2 order by bid;
虽然没有主动建立索引，但是 mysql 自动建立了主键索引，现在的 type 是 index，继续优化。
添加一个复合索引，将查询时所用到的属性均加入进去：
alter table book add index a_t_b(authorid,typeid,bid);
再次运行查询语句：
此时 type 从 index 升级到了 range，并且查询走了 a_t_b 索引。虽然看上去是一个小小的优化，实际在生产环境上能提升几倍或几十倍的查询速度。
加索引的技巧
1、 小表驱动大表：
select ... from .... where 小表.x=大表.x;
2、 索引建立在经常使用的字段上。
3、exist 和 in：
如果主查询的数据集大，则使用 in，如果子查询的数据集大，则使用 exist：
select .. from table where exist/in (子查询)
4、order by 优化：
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避免 select *的使用
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复合索引不要跨列使用
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保证所有排序字段排序顺序的一致性（都是升序或降序）。
5、最左前缀原则
建立组合索引 (a,b,c)，则可以利用到索引的查询条件是：
- where a = ?
- where a = ? and b = ? （注意与条件的先后次序无关，也可以是 where b = ? and a = ?，只要出现即可）
- where a = ? and b = ? and c = ? （注意事项同上）
不能利用的例子：
- where b = ?
- where b = ? and c = ?
- where c = ?
特殊情况：
- where a = ? and c = ?（a = ? 会利用索引，但 c = ? 不能利用索引加速，会触发索引条件下推）
避免索引失效的原则
1、复合索引不要跨列或无序使用（最佳左前缀）：索引的顺序和 SQL 语句查询时的顺序一致。
2、复合索引尽量使用全索引匹配。
3、不要在索引上进行任何操作（计算、函数、类型转换）。
4、like 尽量以“常量”开头，不要以%开头，否则索引失效。
5、尽量不要使用类型转换（显示、隐式），否则索引失效，如 name 的属性是 varchar，这里变成了 int：
select * from teacher where name=123
6、两个表或者字段编码格式不同导致索引失效，比如 table1 编码格式是 utf8，table2 编码格式是 utf8mb4，两个表 join 时 on 字段就无法走索引。
