慢查询，原因及优化方向。

一、慢查询的怀疑方向

1.1 三个方向

比如：

• 该建索引的，没有建索引。
• 该建联合索引的，没有建联合索引。
• 该放第一顺位的，没有放第一顺位。

比如，索引字段涉及函数运算。就会失效。

比如，数据自动选取索引的标准：基数Cardinality，估算不准。

二、核心内容

2.1 索引覆盖

索引覆盖，贯穿了整个一章的内容，尤其是联合索引，至关重要。

本质：只在一颗B+树上操作即可，不用再回主B+树了。

因为回表，就要遍历另一棵B+树，同时还要解析行记录，性能变差。

就是说，辅助索引的这一课B+树，就足够用了，就能cover掉所有的查询条件了。

index covering

2.2 索引基数

索引基数 Cardinality （索引区分度）

索引基数是MySQL的server层，用来估算索引性能好坏的指标。

2.3 count() 函数

用来计算数据表一共有多少行数。

因为count(*)是用索引遍历了一遍B+树，很快：

2.4 排序 order by

排序，往往是性能经常出问题的地方。

在SELECT字段，筛选出来之后，才会去排序。

2.5 rand()函数：随机选取

输出一个0-1之间的小数：

2.6 索引下推 index condition pushdown

如果索引，可以对where语句的查询条件进一步判断，先使用这条索引判断，判断完了之后最后再回表。

2.7 松散索引扫描 index scan skip

MySQL 8.0

2.8 索引失效：字段做函数操作

核心原理：不要动索引字段，让外面的条件去改变

2.9 分页查询

2.10 查询语句，各关键词的执行顺序

借鉴：https://deepinout.com/sql/sql-dql/sql-select-statement-execution-order.html

即：

2.11高级的、复杂的SQL语句的优化：见招拆招

只要知道了InnoDB查询的数据结构、存储结构等原理，以及一些基本的优化方法之后，再面对一些高级的、复杂的SQL语句的优化时，就能见招拆招。

• 看看，能不能多走索引
• 看看SQL语句，结构上进行调整

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