Mysq数据量不大查询速度却很慢，记录一次left join查询优化

背景

趁着周末闲来无事，想起来之前看过的SQL优化，试一试效果。

效果

为了体现查询慢，所以...无视这烂SQL吧。

优化前

可以清楚的看到上面短短5W余条数据，居然要一分钟，这能忍？

优化后

神奇吧，这就是用好索引的效果，同样一条烂SQL，效果千差万别。

看完了效果，接下来我们说一下优化过程。

首先用explain这个命令来查看一下SQL语句的执行计划，看看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这些都可以通过explain命令来查看。

通过explain命令，可以很清楚的看到我们SQL所关联的表执行计划。

下面说一下图中都有什么信息，代表什么意思。

expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra

id:选择标识符，也就是查询的先后顺序排名，值越大，优先执行
select_type:表示查询的类型。
table:输出结果集的表，也可能是别名
partitions:匹配的分区
type:表示表的连接类型（常用的类型有： ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（从左到右，性能从差到好））
possible_keys:表示查询时，可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:索引字段的长度
ref:列与索引的比较
rows:扫描出的行数(估算的行数)
filtered:按表条件过滤的行百分比
Extra:执行情况的描述和说明

说完了expain命令，接下来开始进入正文。

一说到SQL优化，都是什么

注意通配符中Like的使用

避免在where子句中对字段进行函数操作

在子查询当中，尽量用exists代替in

where子句中尽量不要使用is null 或 is not null对字段进行判断

也确实都没毛病，但是这些都是在我们写SQL的时候尽量避免的，但是我们编码是为业务服务的，有时候业务就是变态，你不得不用。

其实优化最明显的就是使用索引了。

索引为何物？

答：参考我们平常读的书，书本前是不是都有一个叫目录的东西？那玩意就是索引，能够准确的定位到我们想要看的知识。

索引在哪创建？

以Navicat为例，找到目标表右键设计表就能进入编辑表结构的页面。

我们最常用的就是字段这个tab栏了，旁边就是索引栏。

切换到索引栏，就可以自己创建了，首先是命名，然后就是我们要使用的字段（重点），然后是索引类型和索引方法。

命名

唯一索引使用uni_[字段名]来命名
非唯一索引使用idx_[字段名]来命名

索引类型

full textl: 表示全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。
normal：表示普通索引
spatial：空间索引，空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引
unique：表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
总之，索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定，通常normal最常见。

索引方法

BTREE（B树（也叫多叉树））（主流使用）
HASH（key,value）哈希这种方式对范围查询支持得不是很好

一般索引字段，都是我们需要对外进行关联的字段，例：on p.result_id = pr.result_id

两个表都建立是效果最佳的。（多张表，依次建立索引）

注意：字段的字符集一定要相同，不然建立索引也无法生效。

比如A表result_id是utf8mb4，那对应的B表也应该是utf8mb4，如果是其它，那么索引是无效的。

索引建立完成后，我们就可以看看效果了。

索引前计划效果

索引后计划效果

可以很清楚的看到计划中的改变和查询的时间效率。

优化总结

建立表时遵循数据库的三大范式。

多表查询时建立索引

注意字段字符集，避免索引失效

写SQL时尽量避免特殊写法，避免索引失效

最后

SQL优化涉及的东西挺多的，以上只是我提到的一小点。如果想要了解更多，可以看看MySql的数据结构。