SQL查询过程

• 查询缓存： 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
• 分析器： 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。
• 优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。
• 执行器： 执行语句，然后从存储引擎返回数据。 执行语句之前会先判断是否有权限，如果没有权限的话，就会报错。
• 插件式存储引擎：主要负责数据的存储和读取，采用的是插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多种存储引擎。

创建高性能索引

什么是索引

数据库表中的一种数据结构，用于加速数据检索。通过创建索引，数据库可以更快速地找到所需的数据，而不需要扫描整个表。

为什么需要索引

MySQL 索引优化是提高数据库查询性能的重要手段。索引可以显著减少数据库需要扫描的数据量，从而加快查询速度。但索引的使用和管理也需要谨慎，错误的索引策略可能会导致性能下降或增加维护成本。

索引原理

数据结构：

• B+ 树：MySQL 的默认索引结构是 B+ 树，它是一种自平衡的树数据结构。B+ 树的每个节点包含多个键值和指向子节点的指针。B+ 树的叶子节点还包含数据指针或者数据行的 ID（在聚簇索引中）。在 B+ 树中，所有叶子节点处于同一层级，这使得查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log N)。
• 哈希表：用于 HASH 索引（如 MEMORY 存储引擎），哈希表通过计算哈希值来直接访问数据，但不支持范围查询。

索引类型

• 主键索引（Primary Key Index）：唯一标识表中的每一行，自动创建在主键列上。
• 唯一索引（Unique Index）：确保索引列中的所有值都是唯一的。
• 普通索引（Regular Index）：最常用的索引类型，没有唯一性限制。
• 全文索引（Full-Text Index）：用于全文搜索，如搜索包含特定单词的文本。
• 组合索引（Composite Index）：索引多个列，可以加速对这些列的组合查询。

索引优化

1. 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
2. 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引。
3. 为常作为查询条件的字段建立索引。
4. 限制索引的数目：越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
5. 尽量使用数据量少的索引。如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。
6. 尽量使用前缀来索引，如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。
7. 删除不再使用或者很少使用的索引
8. 最左前缀匹配原则，非常重要的原则。
9. 尽量选择区分度高的列作为索引
10. 索引列不能参与计算，保持列“干净”：带函数的查询不参与索引。
11. 尽量的扩展索引，不要新建索引。

慢SQL优化

抓取慢SQL

启用慢查询日志

慢查询日志可以记录所有执行时间超过指定阈值的查询。
编辑 MySQL 配置文件（通常是 my.cnf 或 my.ini）：

slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /path/to/your/slow-query.log
long_query_time = 2

slow_query_log: 启用慢查询日志（1 表示启用，0 表示禁用）。
slow_query_log_file: 指定日志文件的路径。
long_query_time: 设置慢查询的时间阈值（单位为秒），例如 2 表示记录执行时间超过 2 秒的查询。

查看慢查询日志

可以直接查看配置的日志文件，或者使用工具来分析日志，例如 mysqldumpslow 或 pt-query-digest（来自 Percona Toolkit）。
使用 mysqldumpslow：

mysqldumpslow -s t -t 10 /path/to/your/slow-query.log

-s t：按时间排序。
-t 10：显示前 10 条最慢的查询

实时监控

可以使用 MySQL 的内置工具或第三方监控工具进行实时查询分析：

• MySQL Workbench：提供了图形化的慢查询分析功能。
• Grafana + Prometheus：可以结合 MySQL Exporter 监控数据库性能，包括慢查询。

EXPLAIN 命令

使用 EXPLAIN 命令来分析 SQL 的 执行计划 。执行计划是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器的优化会后，具体的执行方式。

EXPLAIN 并不会真的去执行相关的语句，而是通过 查询优化器 对语句进行分析，找出最优的查询方案，并显示对应的信息。

EXPLAIN 适用于 SELECT, DELETE, INSERT, REPLACE, 和 UPDATE语句，我们一般分析 SELECT 查询较多。

1. id:
   描述: 查询的唯一标识符。对于多表查询，id 用于区分不同的 SELECT 语句。
   分析: 数字越大，执行优先级越高。相同的 id 表示这些操作可以并行执行。
2. select_type:
   描述: 查询类型，如简单查询、联合查询、子查询等。
   常见值:

• SIMPLE: 简单查询，不包含子查询或联合查询。
• PRIMARY: 主查询（包含子查询的最外层查询）。
• SUBQUERY: 子查询。
• DERIVED: 派生表（子查询的结果作为临时表）。

3. table:
   描述: 执行查询时访问的表名。
   分析: 确保查询访问的表是期望的，检查是否有意外的表被访问。
4. type:
   描述: 访问类型，表示查询 MySQL 表的方式。
   常见值:

• ALL: 全表扫描（性能最差）。
• index: 索引扫描（读取索引而不是实际表数据）。
• range: 范围扫描（使用索引的范围查找）。
• ref: 通过索引查找单个记录。
• eq_ref: 对每个索引值只返回一行记录。
• const: 常量（单行查找，性能最好）。

5. possible_keys:
   描述: 查询可能使用的索引列表。
   分析: 确保查询能够利用到索引。如果没有显示预期的索引，可能需要检查索引的设计或优化查询条件。
6. key:
   描述: 实际使用的索引。
   分析: 确认查询是否使用了期望的索引。未使用索引可能表示索引不适用或者索引未被使用。
7. key_len:
   描述: 使用的索引的长度。
   分析: 该值帮助确定索引的使用效率。较短的长度通常表示使用了索引的部分字段。
8. ref:
   描述: 显示哪个列或常量与索引一起被使用。
   分析: 确保使用的是索引的前缀列。比如 const 表示对每个索引值只返回一行记录，ref 表示用某个字段值来查找记录。
9. rows:
   描述: MySQL 估计的要扫描的行数。
   分析: 这是 MySQL 预估的数量，通常用于比较不同执行计划的成本。较大的值可能表示查询效率低。
10. Extra:
    描述: 额外的执行信息。
    常见值:

• Using where: 使用 WHERE 子句过滤记录。
• Using index: 使用覆盖索引（只从索引中获取数据）。
• Using filesort: 使用文件排序（可能导致额外的性能开销）。

参考：

MySQL索引优化（超详细）
MYSQL执行计划分析性