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本篇文章給大家分享的是有關(guān) MySQL 中怎么保證數(shù)據(jù)庫(kù)的效率，丸趣 TV 小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著丸趣 TV 小編一起來(lái)看看吧。

第一范式：1NF – 確保原子性
是對(duì)屬性的原子性約束，要求屬性（列）具有原子性，不可再分解；（只要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都滿足 1NF）

第二范式：2NF – 確保表中每列都和主鍵相關(guān)
是對(duì)記錄的唯一性約束，要求記錄有唯一標(biāo)識(shí)，即實(shí)體的唯一性；

先滿足 1NF，然后每張表要有主鍵，并且確保每一列都和主鍵相關(guān)，而不是主鍵的一部分（主要針對(duì)聯(lián)合主鍵）。換言之，一個(gè)表中只保存一種數(shù)據(jù)而不是多種數(shù)據(jù)。

錯(cuò)誤示范：

 

商品訂單信息錯(cuò)誤設(shè)計(jì)

正確示范：

 

商品訂單信息正確設(shè)計(jì)

第三范式：3NF – 確保每列都和主鍵直接相關(guān)，而不是間接相關(guān)
3NF 是對(duì)字段冗余性的約束，它要求字段沒(méi)有冗余。

第三范式需要確保數(shù)據(jù)表中的每一列數(shù)據(jù)都和主鍵直接相關(guān)，而不能間接相關(guān)。不能傳遞依賴，如非主鍵列 A 依賴非主鍵列 B，非主鍵列 B 依賴主鍵。

關(guān)鍵字段 – 非關(guān)鍵字段 x – 非關(guān)鍵字段 y
案例 1:

比如在設(shè)計(jì)一個(gè)訂單數(shù)據(jù)表的時(shí)候，可以將客戶編號(hào)作為一個(gè)外鍵和訂單表建立相應(yīng)的關(guān)系。而不可以在訂單表中添加關(guān)于客戶其它信息（比如姓名、所屬公司等）字段。如下這兩個(gè)表所示的設(shè)計(jì)就是一個(gè)滿足第三范式的數(shù)據(jù)庫(kù)表。

  案例 2:

假定學(xué)生關(guān)系表為 Student (學(xué)號(hào)、姓名、年齡、所在學(xué)院、學(xué)院地點(diǎn)、學(xué)院電話)，關(guān)鍵字為單一關(guān)鍵字“學(xué)號(hào)”，因?yàn)榇嬖谌缦聸Q定關(guān)系：

（學(xué)號(hào)）- (姓名、年齡、所在學(xué)院、學(xué)院地點(diǎn)、學(xué)院電話)
復(fù)制代碼
即存在非關(guān)鍵字段“學(xué)院地點(diǎn)”、“學(xué)院電話”對(duì)關(guān)鍵字段“學(xué)號(hào)”的傳遞函數(shù)依賴。它也會(huì)存在數(shù)據(jù)冗余，更新異常、插入異常和刪除異常的情況。正確應(yīng)把學(xué)生關(guān)系表分為如下兩個(gè)表：

學(xué)生：（學(xué)號(hào)、姓名、年齡、所在學(xué)院）

學(xué)院：（學(xué)院、地點(diǎn)、電話）

范式化優(yōu)缺點(diǎn)
范式化的優(yōu)點(diǎn)：

鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS 技術(shù)社區(qū)

重復(fù)數(shù)據(jù)少，不冗余；

維護(hù)更新快；

范式化的表更小，可在內(nèi)存中運(yùn)行。

范式化的缺點(diǎn)：

查詢的時(shí)候經(jīng)常需要很多關(guān)聯(lián)，增加查詢的代價(jià)。也可能使一些索引策略失效，因?yàn)榉妒交瘜⒘蟹旁诓煌谋碇校@些列在一個(gè)表中本可以屬于同一個(gè)索引。

反范式化的優(yōu)缺點(diǎn)
反范式化的優(yōu)點(diǎn)：

鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS 技術(shù)社區(qū)

避免關(guān)聯(lián)，幾乎所有數(shù)據(jù)可以在一張表中顯示。

可以設(shè)計(jì)有效的索引。

反范式化的缺點(diǎn)：

冗余數(shù)據(jù)多，更小維護(hù)麻煩，刪除數(shù)據(jù)時(shí)也容易丟失重要信息。

數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)的建議
沒(méi)有冗余的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)可以做到，但是，沒(méi)有冗余的數(shù)據(jù)庫(kù)未必是最好的數(shù)據(jù)庫(kù)，有時(shí)為了提高運(yùn)行效率，就必須降低范式標(biāo)準(zhǔn)，適當(dāng)保留冗余數(shù)據(jù)。具體做法：在概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)時(shí)遵守第三范式，降低范式標(biāo)準(zhǔn)的工作放到物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)時(shí)考慮。降低范式就是增加字段，允許冗余。

另外，《阿里巴巴 Java 開(kāi)發(fā)手冊(cè)》，數(shù)據(jù)庫(kù)的表設(shè)計(jì)允許適當(dāng)冗余，以提升 SQL 查詢的性能，避免表的關(guān)聯(lián)查詢。

適度冗余，減少 join 的關(guān)聯(lián)
冗余更新頻率不高，但是查詢頻率極高的字段。如訂單中的商品名稱、微博發(fā)帖中的用戶昵稱。

大字段垂直拆分

  如把博客列表中的內(nèi)容拆分出去，訪問(wèn)列表的時(shí)候不讀取博客內(nèi)容，為縱深的邏輯關(guān)系。

大表水平拆分
舉例說(shuō)明：在一個(gè)論壇系統(tǒng)里，管理員經(jīng)常會(huì)發(fā)一些帖子，這些帖子要求在每個(gè)分類列表里都要置頂。

設(shè)計(jì)方案一：在發(fā)帖表里增加一列用來(lái)標(biāo)示是否是管理員發(fā)帖，這樣在每個(gè)分類列表展示時(shí)就需要對(duì)發(fā)帖表查詢兩次，一次是置頂帖，一次是普通帖，然后將兩次結(jié)果合并。如果發(fā)帖表內(nèi)容較大時(shí)，查詢置頂帖的性能開(kāi)銷會(huì)比較大。

設(shè)計(jì)方案二：將置頂帖存放在一個(gè)單獨(dú)的置頂表里。因?yàn)橹庙斕麛?shù)量相比會(huì)很少，但訪問(wèn)頻率很高，這樣從發(fā)帖表里分拆開(kāi)來(lái)，訪問(wèn)的性能開(kāi)銷會(huì)少很多。

合適的數(shù)據(jù)類型
如果數(shù)據(jù)量一樣，但數(shù)據(jù)類型更小的話，數(shù)據(jù)存放同樣的數(shù)據(jù)就會(huì)占用更少的空間，這樣檢索同樣的數(shù)據(jù)所帶來(lái)的 IO 消耗自然會(huì)降低，性能也就很自然的得到提升。此外，MySQL 對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)，處理方式也不一樣，比如在運(yùn)算或者排序操作中，越簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)類型操作性能越高，所以對(duì)于要頻繁進(jìn)行運(yùn)算或者排序的字段盡量選擇簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)類型。

SQL 語(yǔ)句優(yōu)化

 SQL 語(yǔ)句優(yōu)化
SQL 優(yōu)化的一般步驟

鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS 技術(shù)社區(qū)

通過(guò) show status 命令了解各種 SQL 的執(zhí)行頻率；

定位執(zhí)行效率較低的 SQL 語(yǔ)句 -（重點(diǎn) select）；

通過(guò) explain 分析低效率的 SQL；

確定問(wèn)題并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。

-- select 語(yǔ)句分類  
Select 
Dml 數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言(insert update delete) 
dtl  數(shù)據(jù)事物語(yǔ)言(commit rollback savepoint) 
Ddl 數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言(create alter drop..) 
Dcl(數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言) grant revoke 
 
-- Show status  常用命令  
-- 查詢本次會(huì)話  
Show session status like  com_%  //show session status like  Com_select  
 
-- 查詢?nèi)? 
Show global status like  com_%  
 
--  給某個(gè)用戶授權(quán)  
grant all privileges on *.* to  abc @ %  
-- 為什么這樣授權(quán)   abc   表示用戶名   @   表示 host,  查看一下 mysql- user 表就知道了  
 
-- 回收權(quán)限  
revoke all on *.* from  abc @ %  
 
-- 刷新權(quán)限[也可以不寫] 
flush privileges; 

SQL 語(yǔ)句優(yōu)化 -show 參數(shù)
MySQL 客戶端連接成功后，通過(guò)使用 show [session|global] status 命令可以提供服務(wù)器狀態(tài)信息。其中的 session 來(lái)表示當(dāng)前的連接的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，global 來(lái)表示自數(shù)據(jù)庫(kù)上次啟動(dòng)至今的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。默認(rèn)是 session 級(jí)別的。

show status like  Com_%

  其中，Com_XXX 表示 XXX 語(yǔ)句所執(zhí)行的次數(shù)。重點(diǎn)注意：Com_select,Com_insert,Com_update,Com_delete 通過(guò)這幾個(gè)參數(shù)，可以了解到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用是以插入更新為主還是以查詢操作為主，以及各類的 SQL 大致的執(zhí)行比例是多少。

還有幾個(gè)常用的參數(shù)便于用戶了解數(shù)據(jù)庫(kù)的基本情況。Connections：試圖連接 MySQL 服務(wù)器的次數(shù) Uptime：服務(wù)器工作的時(shí)間（單位秒）Slow_queries：慢查詢的次數(shù) (默認(rèn)是慢查詢時(shí)間 10s)

show status like  Connections  show status like  Uptime  show status like  Slow_queries

查詢 MySQL 的慢查詢時(shí)間

show variables like  long_query_time

修改 MySQL 慢查詢時(shí)間

set long_query_time=2;

SQL 語(yǔ)句優(yōu)化 - 定位慢查詢
上面我們介紹了獲取 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些運(yùn)行狀態(tài)是如何查詢

比如當(dāng)前 MySQL 運(yùn)行的時(shí)間：show status like Uptime

一共執(zhí)行了多少次：select/update/delete.. /：show status like Com_%

當(dāng)前連接數(shù)

定位慢查詢
如何從一個(gè)項(xiàng)目中快速定位執(zhí)行速度慢的語(yǔ)句（定位慢查詢）

show variables like  %query%

slow_query_log 默認(rèn)是 off 關(guān)閉的，使用時(shí)，需要改為 on 打開(kāi)

slow_query_log_file 記錄的是慢日志的記錄文件

long_query_time 默認(rèn)是 10S，每次執(zhí)行的 sql 達(dá)到這個(gè)時(shí)長(zhǎng)，就會(huì)被記錄

查看慢查詢狀態(tài)
Slow_queries 記錄的是慢查詢數(shù)量 當(dāng)有一條 sql 執(zhí)行一次比較慢時(shí)，這個(gè) vlue 就是 1（記錄的是本次會(huì)話的慢 sql 條數(shù)）

show status like  %slow_queries%

注意：

 1. 如何打開(kāi)慢查詢：SET GLOBAL slow_query_log = ON;

2. 將默認(rèn)時(shí)間改為 1S：SET GLOBAL long_query_time = 1;

（設(shè)置完需要重新連接數(shù)據(jù)庫(kù)，PS：僅在這里改的話，當(dāng)再次重啟數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)時(shí)，所有設(shè)置又會(huì)自動(dòng)恢復(fù)成默認(rèn)值，永久改變需去 my.ini 中改）

SQL 語(yǔ)句優(yōu)化 -Explain 工具
使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以模擬優(yōu)化器執(zhí)行 SQL 語(yǔ)句，分析你的查詢語(yǔ)句或是結(jié)構(gòu)的性能瓶頸 在 select 語(yǔ)句之前增加 explain 關(guān)鍵字，MySQL 會(huì)在查詢上設(shè)置一個(gè)標(biāo)記，執(zhí)行查詢會(huì)返回執(zhí)行計(jì)劃的信息，而不是執(zhí)行這條 SQL。

注意: 如果 from 中包含子查詢，仍會(huì)執(zhí)行該子查詢，將結(jié)果放入臨時(shí)表中

Explain 分析示例

DROP TABLE IF EXISTS `actor`; 
CREATE TABLE `actor` ( 
`id` int(11) NOT NULL, 
`name` varchar(45) DEFAULT NULL, `update_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) 
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
 
INSERT INTO `actor` (`id`,`name`,`update_time`) VALUES (1, a , 2020-09-16 14:26:11), (2, b , 2020-09-16 14:26:11), (3, c , 2020-09-16 14:26:11  
 
DROP TABLE IF EXISTS` film`; 
CREATE TABLE`film`( 
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), 
KEY `idx_name` (`name`) 
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
 
INSERT INTO `film`(`id`,`name`) VALUES (3, film0),(1, film1),(2, film2  
 
DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`; 
CREATE TABLE`film_actor`( 
`id` int(11) NOT NULL, 
`film_id` int(11) NOT NULL, 
`actor_id` int(11) NOT NULL, 
`remark` varchar(255) DEFAULT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`), 
KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) 
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
 
INSERT INTO`film_actor`(`id`,`film_id`,`actor_id`)VALUES(1,1,1), (2,1,2),(3,2,1); 

explain select * from actor;

  查詢中的每個(gè)表會(huì)輸出一行，如果有兩個(gè)表通過(guò) join 連接查詢，那么會(huì)輸出兩行。每一列具體的說(shuō)明在后面進(jìn)行說(shuō)明。

Explain 兩個(gè)變種

1.explain extended

會(huì)在 explain 的基礎(chǔ)上額外提供一些查詢優(yōu)化的信息。緊隨其后通過(guò) show warnings 命令可以得到優(yōu)化后的查詢語(yǔ)句，從而看出優(yōu)化器優(yōu)化了什么。額外還有 filtered 列，是一個(gè)半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出將要和 explain 中前一個(gè)表進(jìn)行連接的行數(shù)(前一個(gè)表指 explain 中的 id 值比當(dāng)前表 id 值小的表)。

explain extended select * from film where id = 1;

show warnings; 

2.explain partitions

相比 explain 多了個(gè) partitions 字段，如果查詢是基于分區(qū)表的話，會(huì)顯示查詢將訪問(wèn)的分區(qū)。

Explain 中的列
接下來(lái)我們將展示 explain 中每個(gè)列的信息。

id 列
id 列的編號(hào)是 select 的序列號(hào)，有幾個(gè) select 就有幾個(gè) id，并且 id 的順序是按 select 出現(xiàn)的順序遞增的。id 列越大執(zhí)行優(yōu)先級(jí)越高，id 相同則從上往下執(zhí)行，id 為 NULL 最后執(zhí)行。

select_type 列
select_type 表示對(duì)應(yīng)行是簡(jiǎn)單還是復(fù)雜的查詢。

simple：簡(jiǎn)單查詢。查詢不包含子查詢和 union

explain select * from film where id = 2;

primary：復(fù)雜查詢中最外層的 select

subquery：包含在 select 中的子查詢（不在 from 子句中）

derived：包含在 from 子句中的子查詢。MySQL 會(huì)將結(jié)果存放在一個(gè)臨時(shí)表中，也稱為派生表（derived 的英文含義）

用下面這個(gè)例子來(lái)了解 primary、subquery、derived 類型。

explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

未關(guān)閉 MySQL5.7 新特性對(duì)衍生表的合并優(yōu)化，如下：

# 關(guān)閉 mysql5.7 新特性對(duì)衍   生表的合并優(yōu)化  set session optimizer_switch= derived_merge=off

# 還原默認(rèn)配置  set session optimizer_switch= derived_merge=on

union：在 union 中的第二個(gè)和隨后的 select

explain select 1 union all select 1;

table 列
這一列表示 explain 的一行正在訪問(wèn)哪個(gè)表。當(dāng) from 子句中有子查詢時(shí)，table 列是 格式，表示當(dāng)前查詢依賴 id=N 的查 詢，于是先執(zhí)行 id=N 的查詢。當(dāng)有 union 時(shí)，UNION RESULT 的 table 列的值為 union1,2，1 和 2 表示參與 union 的 select 行 id。

type 列
這一列表示關(guān)聯(lián)類型或訪問(wèn)類型，即 MySQL 決定如何查找表中的行，查找數(shù)據(jù)行記錄的大概范圍。

依次從最優(yōu)到最差分別為：

system   const   eq_ref   ref   range   index   ALL

  一般來(lái)說(shuō)，得保證查詢達(dá)到 range 級(jí)別，最好達(dá)到 ref。

NULL：MySQL 能夠在優(yōu)化階段分解查詢語(yǔ)句，在執(zhí)行階段用不著再訪問(wèn)表或索引。例如：在索引列中選取最小值，可以單獨(dú)查找索引來(lái)完成，不需要在執(zhí)行時(shí)訪問(wèn)表。

explain select min(id) from film;

system、const：MySQL 能對(duì)查詢的某部分進(jìn)行優(yōu)化并將其轉(zhuǎn)化成一個(gè)常量（可以看 show warnings 的）。用于 primary key 或 unique key 的所有列與常數(shù)比較時(shí)，所以表最多有一個(gè)匹配行，讀取 1 次，速度比較快。system 是 const 的特例，表里只有一條元組匹配時(shí)為 system。

explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

show warnings;

eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被連接使用，最多只會(huì)返回一條符合條件的記錄。這可能是在 const 之外最好的連接類型了，簡(jiǎn)單的 select 查詢不會(huì)出現(xiàn)這種 type。

explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前綴，索引要和某個(gè)值相比較，可能會(huì)找到多個(gè)符合條件的行。

（1）簡(jiǎn)單 select 查詢，name 是普通索引（非唯一索引）

explain select * from film where name =  film1

（2）關(guān)聯(lián)表查詢，idx_film_actor_id 是 film_id 和 actor_id 的聯(lián)合索引，這里使用到了 film_actor 的左邊前綴 film_id 部分。

explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

range：范圍掃描通常出現(xiàn)在 in()、betwwen、、、= 等操作中。使用一個(gè)索引來(lái)檢索給定范圍的行。

explain select * from actor where id   1;

index：掃描全表索引，通過(guò)比 ALL 快一些。

explain select * from film;

ALL：即全表掃描，意味著 MySQL 需要從頭到尾去查找所需要的行。通常情況下這需要增加索引來(lái)進(jìn)行優(yōu)化了。

explain select * from actor;

possible_keys 列
這一列顯示查詢可能使用哪些索引來(lái)查找。explain 時(shí)可能出現(xiàn) possible_keys 有列，而 key 顯示 NULL 的情況，這種情況是因?yàn)楸碇袛?shù)據(jù)不多，mysql 認(rèn)為索引對(duì)此查詢幫助不大，選擇了全表查詢。如果該列是 NULL，則沒(méi)有相關(guān)的索引。在這種情況下，可以通過(guò)檢查 where 子句看是否可以創(chuàng)造一個(gè)適當(dāng)?shù)乃饕齺?lái)提高查詢性能，然后用 explain 查看效果。

key 列
這一列顯示 mysql 實(shí)際采用哪個(gè)索引來(lái)優(yōu)化對(duì)該表的訪問(wèn)。如果沒(méi)有使用索引，則該列是 NULL。如果想強(qiáng)制 mysql 使用或忽視 possible_keys 列中的索 引，在查詢中使用 force index、ignore index。

key_len 列
這一列顯示了 mysql 在索引里使用的字節(jié)數(shù)，通過(guò)這個(gè)值可以算出具體使用了索引中的哪些 列。舉例來(lái)說(shuō)，film_actor 的聯(lián)合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 兩個(gè) int 列組成，并且每個(gè) int 是 4 字節(jié)。通過(guò)結(jié)果中的 key_len= 4 可推斷出查詢使用了第一個(gè)列:film_id 列來(lái)執(zhí) 行索引查找。

explain select * from film_actor where film_id = 2;

key_len 計(jì)算規(guī)則如下:

字符串

char(n): n 字節(jié)長(zhǎng)度

varchar(n): 2 字節(jié)存儲(chǔ)字符串長(zhǎng)度，如果是 utf-8，則長(zhǎng)度 3n +2

數(shù)值類型

tinyint: 1 字節(jié)

smallint: 2 字節(jié)

int: 4 字節(jié)

bigint: 8 字節(jié)

時(shí)間類型

date: 3 字節(jié)

timestamp: 4 字節(jié)

datetime: 8 字節(jié)

如果字段允許為 NULL，需要 1 字節(jié)記錄是否為 NULL

索引最大長(zhǎng)度是 768 字節(jié)，當(dāng)字符串過(guò)長(zhǎng)時(shí)，mysql 會(huì)做一個(gè)類似左前綴索引的處理，將前半部分的字符提取出來(lái)做索引。

ref 列
這一列顯示了在 key 列記錄的索引中，表查找值所用到的列或常量，常見(jiàn)的有:const(常 量)，字段名(例:film.id)

rows 列
這一列是 mysql 估計(jì)要讀取并檢測(cè)的行數(shù)，注意這個(gè)不是結(jié)果集里的行數(shù)。

Extra 列
這一列展示的是額外信息。常見(jiàn)的重要值如下:

（1）Using index：使用覆蓋索引

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

（2）Using where：使用 where 語(yǔ)句來(lái)處理結(jié)果，查詢的列未被索引覆蓋

explain select * from actor where name =  a

（3）Using index condition：查詢的列不完全被索引覆蓋，where 條件中是一個(gè)前導(dǎo)列的范圍

explain select * from film_actor where film_id   1;

（4）Using temporary：MySQL 需要?jiǎng)?chuàng)建一張臨時(shí)表來(lái)處理查詢。出現(xiàn)這種情況一般是要進(jìn)行優(yōu)化的，首先是想到用索引來(lái)優(yōu)化。

actor.name 沒(méi)有索引，此時(shí)創(chuàng)建了張臨時(shí)表來(lái) distinct

explain select distinct name from actor;

film.name 建立了 idx_name 索引，此時(shí)查詢時(shí) extra 是 using index, 沒(méi)有用臨時(shí)表

explain select distinct name from film;

（5）Using filesort：將用外部排序而不是索引排序，數(shù)據(jù)較小時(shí)從內(nèi)存排序，否則需要在磁盤 完成排序。這種情況下一般也是要考慮使用索引來(lái)優(yōu)化的。

 actor.name 沒(méi)有索引，會(huì)瀏覽 actor 整個(gè)表，保存排序關(guān)鍵字 name 和對(duì)應(yīng)的 id，然后排序 name 并檢索行記錄。

explain select * from actor order by name;

film.name 建立了 idx_name 索引, 此時(shí)查詢時(shí) extra 是 using index

explain select * from film order by name;

（6）Select tables optimized away：使用某些聚合函數(shù) (比如 max、min) 來(lái)訪問(wèn)存在索引 的某個(gè)字段是

explain select min(id) from film;

#  示例表  
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  年齡 , 
`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT   COMMENT  職位 , 
`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT  入職時(shí)間 , 
PRIMARY KEY (`id`), 
 KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE 
 )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT= 員工記錄表  
 
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time)VALUES(ZhangSan ,23, Manager ,NOW()); 
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time)VALUES(HanMeimei , 23, dev ,NOW()); 
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(Lucy ,23, dev ,NOW()); 

全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=  ZhangSan

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=  ZhangSan AND age = 22;

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=  ZhangSan AND age = 22 AND position = manager 

最左前綴法則

如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開(kāi)始并且不跳過(guò)索引中的列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 22 AND position = manager

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position =  manager

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name =  ZhangSan

不在索引列上做任何操作
不在索引列上做任何操作 (計(jì)算、函數(shù)、(自動(dòng) or 手動(dòng)) 類型轉(zhuǎn)換)，會(huì)導(dǎo)致索引失效而轉(zhuǎn)向全表掃描。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name =  ZhangSan EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) =  ZhangSan 

給 hire_time 增加一個(gè)普通索引:

ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE;

EXPLAIN select * from employees where date(hire_time) = 2020-09-30

轉(zhuǎn)化為日期范圍查詢，會(huì)走索引:

EXPLAIN select * from employees where hire_time  = 2020-09-30 00:00:00  and hire_time  = 2020-09-30 23:59:59

還原最初索引狀態(tài)

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_hire_time`;

  存儲(chǔ)引擎不能使用索引中范圍條件右邊的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=  ZhangSan AND age = 22 AND position = manager  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=  ZhangSan AND age   22 AND position = manager 

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name=  ZhangSan  AND age = 23 AND position = manager

盡量使用覆蓋索引
盡量使用覆蓋索引(只訪問(wèn)索引的查詢(索引列包含查詢列))，減少 select * 語(yǔ)句。

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name=  ZhangSan  AND age = 23 AND position = manager

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name=  ZhangSan AND age = 23 AND position = manager 

mysql 在使用不等于 (!= 或者) 的時(shí)候無(wú)法使用索引會(huì)導(dǎo)致全表掃描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name !=  ZhangSan

is null、is not null 也無(wú)法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

like 以通配符開(kāi)頭(%abc…)mysql 索引失效會(huì)變成全表掃描操作

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like  %Zhang

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like  Zhang%

問(wèn)題：解決 like % 字符串 % 索引不被使用的方法?

使用覆蓋索引，查詢字段必須是建立覆蓋索引字段

EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like  %Zhang%

如果不能使用覆蓋索引則可能需要借助搜索引擎

字符串不加單引號(hào)索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name =  1000  EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

少用 or 或 in
少用 or 或 in，用它查詢時(shí)，mysql 不一定使用索引，mysql 內(nèi)部?jī)?yōu)化器會(huì)根據(jù)檢索比例、表大小等多個(gè)因素整體評(píng)估是否使用索引，詳見(jiàn)范圍查詢優(yōu)化。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name =  ZhangSan or name =  HanMeimei 

范圍查詢優(yōu)化
給年齡添加單值索引

ALTER TABLE`employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`)USING BTREE;

explain select * from employees where age  =1 and age  =2000;

沒(méi)走索引原因：mysql 內(nèi)部?jī)?yōu)化器會(huì)根據(jù)檢索比例、表大小等多個(gè)因素整體評(píng)估是否使用索引。比如這個(gè)例子，可能是由于單次數(shù)據(jù)量查詢過(guò)大導(dǎo)致優(yōu)化器最終選擇不走索引 優(yōu)化方法: 可以將大的范圍拆分成多個(gè)小范圍。

explain select * from employees where age  =1 and age  =1000; explain select * from employees where age  =1001 and age  =2000;

還原最初索引狀態(tài)：

ALTER TABLE `employees` 
DROP INDEX `idx_age`; 

索引使用總結(jié)
假設(shè) index(a,b,c)

like KK% 相當(dāng)于 = 常量，%KK 和 %KK% 相當(dāng)于范圍

以上就是 MySQL 中怎么保證數(shù)據(jù)庫(kù)的效率，丸趣 TV 小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注丸趣 TV 行業(yè)資訊頻道。