MySQL—SQL优化详解（下）

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前言

本章讲解SQL语言中的优化，有想看上章的小伙伴可以到小刘主页进行查看，因为有一些原因我提供不了链接。

3 order by优化

A. 数据准备

B. 执行排序SQL

C. 创建索引

D. 创建索引后，根据age, phone进行升序排序

E. 创建索引后，根据age, phone进行降序排序

F. 根据phone，age进行升序排序，phone在前，age在后。

F. 根据age, phone进行降序一个升序，一个降序

G. 创建联合索引(age 升序排序，phone 倒序排序)

H. 然后再次执行如下SQL

4 group by优化

5 limit优化

6 count优化

6.1 概述

6.2 count用法

7 update优化

3 order by优化

MySQL 的排序，有两种方式：

Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区 sort

buffer 中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。

Using index : 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index ，不需要

额外排序，操作效率高。

对于以上的两种排序方式， Using index 的性能高，而 Using filesort 的性能低，我们在优化排序

操作时，尽量要优化为 Using index 。

接下来，我们来做一个测试：

A. 数据准备

把之前测试时，为 tb_user 表所建立的部分索引直接删除掉

drop index idx_user_phone on tb_user;
drop index idx_user_phone_name on tb_user;
drop index idx_user_name on tb_user;

B. 执行排序SQL

explain select id,age,phone from tb_user order by age ;

explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;

由于 age, phone 都没有索引，所以此时再排序时，出现 Using filesort ，排序性能较低。

C. 创建索引

-- 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

D. 创建索引后，根据age, phone进行升序排序

explain select id,age,phone from tb_user order by age;

 explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;

建立索引之后，再次进行排序查询，就由原来的 Using filesort ，变为了 Using index ，性能

就是比较高的了。

E. 创建索引后，根据age, phone进行降序排序

explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;

也出现 Using index ，但是此时 Extra 中出现了 Backward index scan ，这个代表反向扫描索

引，因为在 MySQL 中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan 。在

MySQL8 版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。

F. 根据phone，age进行升序排序，phone在前，age在后。

explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;

排序时 , 也需要满足最左前缀法则 , 否则也会出现 filesort 。因为在创建索引的时候， age 是第一个

字段， phone 是第二个字段，所以排序时，也就该按照这个顺序来，否则就会出现 Using

filesort 。

F. 根据age, phone进行降序一个升序，一个降序

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

因为创建索引时，如果未指定顺序，默认都是按照升序排序的，而查询时，一个升序，一个降序，此时就会出现Using filesort。

为了解决上述的问题，我们可以创建一个索引，这个联合索引中 age 升序排序， phone 倒序排序。

G. 创建联合索引(age 升序排序，phone 倒序排序)

create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

H. 然后再次执行如下SQL

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

升序/降序联合索引结构图示:

由上述的测试 , 我们得出 order by 优化原则 :

A. 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。

B. 尽量使用覆盖索引。

C. 多字段排序 , 一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ ASC/DESC ）。

D. 如果不可避免的出现 filesort ，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小

sort_buffer_size( 默认 256k) 。

4 group by优化

分组操作，我们主要来看看索引对于分组操作的影响。

首先我们先将 tb_user 表的索引全部删除掉。

drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
drop index idx_email_5 on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;

接下来，在没有索引的情况下，执行如下SQL，查询执行计划：

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

然后，我们在针对于 profession ， age， status 创建一个联合索引。

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);

紧接着，再执行前面相同的 SQL 查看执行计划。

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

再执行如下的分组查询SQL，查看执行计划：

我们发现，如果仅仅根据 age 分组，就会出现 Using temporary ；而如果是根据

profession,age 两个字段同时分组，则不会出现 Using temporary 。原因是因为对于分组操作，

在联合索引中，也是符合最左前缀法则的。

所以，在分组操作中，我们需要通过以下两点进行优化，以提升性能：

A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。

B. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

5 limit优化

在数据量比较大时，如果进行 limit 分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。

我们一起来看看执行 limit 分页查询耗时对比：

通过测试我们会看到，越往后，分页查询效率越低，这就是分页查询的问题所在。

因为，当在进行分页查询时，如果执行 limit 2000000,10 ，此时需要 MySQL 排序前 2000010 记

录，仅仅返回 2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。

优化思路 : 一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查

询形式进行优化.

explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id
limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

6 count优化

6.1 概述

select count(*) from tb_user ;

在之前的测试中，我们发现，如果数据量很大，在执行 count 操作时，是非常耗时的。

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个

数，效率很高；但是如果是带条件的 count ， MyISAM 也慢。

InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出

来，然后累积计数。

如果说要大幅度提升 InnoDB 表的 count 效率，主要的优化思路：自己计数 ( 可以借助于 redis 这样的数据库进行 , 但是如果是带条件的 count 又比较麻烦了 ) 。

6.2 count用法

count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是

NULL ，累计值就加 1 ，否则不加，最后返回累计值。

用法： count （ * ）、 count （主键）、 count （字段）、 count （数字）

按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)，所以尽

量使用 count(*) 。

7 update优化

我们主要需要注意一下 update 语句执行时的注意事项。

update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;

当我们在执行删除的 SQL 语句时，会锁定 id 为 1 这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放.

但是当我们在执行如下 SQL 时。

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;

当我们开启多个事务，在执行上述的 SQL 时，我们发现行锁升级为了表锁。导致该 update 语句的性能大大降低。

InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁 , 并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁

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