接上一篇： 干货：MySQL性能调优一

覆盖索引尽量用

覆盖索引是非常有用的工具，能够极大地提高性能，三星索引里最重要的那颗星就是宽索引星。考虑一下如果查询只需要扫描索引而无须回表，会带来多少好处:

索引条目通常远小于数据行大小，所以如果只需要读取索引，那 MySQL就会极大地减少数据访问量。这对缓存的负载非常重要，因为这种情况下响应时间大部分花费在数据拷贝上。覆盖索引对于I/O密集型的应用也有帮助，因为索引比数据更小,更容易全部放入内存中。

因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于I/O密集型的范围查询会比随机从磁盘读取每一行数据的I/O要少得多。

由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用。InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询。

尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致))，不是必要的情况下减少select*，除非是需要将表中的全部列检索后，进行缓存。

EXPLAIN  select * from
order_exp_cut where insert_time='2021-03-22 18:34:55' and order_status=0 and
expire_time='2021-03-22 18:35:04' ;

使用具体名称取代*

EXPLAIN  select expire_time,id from
order_exp_cut where insert_time='2021-03-22 18:34:55' and order_status=0 and
expire_time='2021-03-22 18:35:04' ;

解释一下Extra中的Using index

当我们的查询列表以及搜索条件中只包含属于某个索引的列，也就是在可以使用索引覆盖的情况下，在Extra列将会提示该额外信息。以上的查询中只需要用到u_idx_day_status而不需要回表操作：

不等于要慎用

mysql 在使用不等于(!= 或者<>)的时候无法使用索引会导致全表扫描

EXPLAIN  SELECT * FROM order_exp WHERE order_no <> 'DD00_6S';

解释一下Extra中的Using where当我们使用全表扫描来执行对某个表的查询，并且该语句的WHERE子句中有针对该表的搜索条件时，在Extra列中会提示上述额外信息。

Null/Not 有影响

需要注意null/not null对索引的可能影响

表order_exp的order_no为索引列，同时不允许为null，

explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no is null;
explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no is not null;

可以看见，order_no is null的情况下，MySQL直接表示Impossible WHERE(查询语句的WHERE子句永远为FALSE时将会提示该额外信息)，对于 is not null直接走的全表扫描。

表order_exp_cut的order_no为索引列，同时允许为null，

explain SELECT * FROM order_exp_cut WHERE order_no is null;
explain SELECT * FROM order_exp_cut WHERE order_no is not null;

is null会走ref类型的索引访问，is not null;依然是全表扫描。所以总结起来：

is not null容易导致索引失效，is null则会区分被检索的列是否为null，如果是null则会走ref类型的索引访问，如果不为null，也是全表扫描。

但是当联合索引上使用时覆盖索引时，情况会有一些不同(order_exp_cut表的order_no可为空)：

explain SELECT order_status,expire_time FROM order_exp WHERE insert_time is null;
explain SELECT order_status,expire_time FROM order_exp WHERE insert_time is not null;

explain SELECT order_status,expire_time FROM order_exp_cut WHERE insert_time is null;
explain SELECT order_status,expire_time FROM order_exp_cut WHERE insert_time is not null;

根据system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL 的原则，看起来在联合索引中，is not null的表现会更好（如果列可为null的话），但是key_len的长度增加了1。所以总的来说，在设计表时列尽可能的不要声明为null。

Like查询要当心

like以通配符开头('%abc...')，mysql索引失效会变成全表扫描的操作

explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no like '%_6S';

此时如果使用覆盖索引可以改善这个问题

explain SELECT order_status,expire_time FROM order_exp_cut WHERE insert_time like '%18:35:09';

字符类型加引号

字符串不加单引号索引失效

explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no = 6;
explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no = '6';

MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，比如上个语句里会尝试将order_no转换为数字后和6进行比较，自然造成索引失效。

使用or关键字时要注意

explain SELECT * FROM order_exp WHERE order_no = 'DD00_6S' OR order_no = 'DD00_9S';
explain SELECT * FROM order_exp WHERE expire_time= '2021-03-22 18:35:09'  OR order_note = 'abc';

表现是不一样的，第一个SQL的or是相同列，相当于产生两个扫描区间，可以使用上索引。

第二个SQL中or是不同列，并且order_note不是索引。所以只能全表扫描

当然如果两个条件都是索引列，情况会有变化：

explain  SELECT * FROM order_exp WHERE expire_time= '2021-03-22 18:35:09'  OR order_no = 'DD00_6S';

这也给了我们提示，如果我们将 SQL改成union all

explain SELECT * FROM order_exp WHERE expire_time= '2021-03-22 18:35:09' 
union all SELECT * FROM order_exp WHERE order_note = 'abc';

当然使用覆盖扫描也可以改善这个问题：

explain SELECT order_status,id FROM order_exp_cut WHERE insert_time='2021-03-22 18:34:55' or expire_time='2021-03-22 18:28:28';

使用索引扫描来做排序和分组

MySQL有两种方式可以生成有序的结果﹔通过排序操作﹔或者按索引顺序扫描施﹔如果EXPLAIN出来的type列的值为“index”，则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。

扫描索引本身是很快的，因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录。但如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那就不得不每扫描一条索引记录就都回表查询一次对应的行。这基本上都是随机I/O，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描慢，尤其是在IO密集型的工作负载时。

MySQL可以使用同一个索引既满足排序，又用于查找行。因此，如果可能，设计索引时应该尽可能地同时满足这两种任务，这样是最好的。

只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（倒序或正序）都一样时，MySQL才能够使用索引来对结果做排序。如果查询需要关联多张表，则只有当0RDER BY子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引做排序。

排序要当心

ASC、DESC别混用

对于使用联合索引进行排序的场景，我们要求各个排序列的排序顺序是一致的，也就是要么各个列都是ASC规则排序，要么都是DESC规则排序。

排序列包含非同一个索引的列

用来排序的多个列不是一个索引里的，这种情况也不能使用索引进行排序

explain
SELECT * FROM order_exp order by
order_no,insert_time;

尽可能按主键顺序插入行

最好避免随机的（不连续且值的分布范围非常大）聚簇索引，特别是对于I/O密集型的应用。例如，从性能的角度考虑，使用UUID来作为聚簇索引则会很糟糕，它使得聚簇索引的插入变得完全随机，这是最坏的情况，使得数据没有任何聚集特性。

最简单的方法是使用AUTO_INCREMENT自增列。这样可以保证数据行是按顺序写入，对于根据主键做关联操作的性能也会更好。

注意到向UUID主键插入行不仅花费的时间更长，而且索引占用的空间也更大。这一方面是由于主键字段更长﹔另一方面毫无疑问是由于页分裂和碎片导致的。

因为主键的值是顺序的，所以InnoDB把每一条记录都存储在上一条记录的后面。当达到页的最大填充因子时(InnoDB默认的最大填充因子是页大小的15/16，留出部分空间用于以后修改)，下一条记录就会写入新的页中。一旦数据按照这种顺序的方式加载,主键页就会近似于被顺序的记录填满,这也正是所期望的结果。

如果新行的主键值不一定比之前插入的大，所以InnoDB无法简单地总是把新行插入到索引的最后，而是需要为新的行寻找合适的位置-—通常是已有数据的中间位置——并且分配空间。这会增加很多的额外工作，并导致数据分布不够优化。下面是总结的一些缺点:

写入的目标页可能已经刷到磁盘上并从缓存中移除，或者是还没有被加载到缓存中，InnoDB在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中。这将导致大量的随机IO。

因为写入是乱序的，InnoDB不得不频繁地做页分裂操作，以便为新的行分配空间。页分裂会导致移动大量数据，一次插入最少需要修改三个页而不是一个页。

所以使用InnoDB时应该尽可能地按主键顺序插入数据，并且尽可能地使用单调增加的聚簇键的值来插入新行。

优化Count查询

首先要注意，COUNT()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用:它可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。

在统计列值时要求列值是非空的（不统计NULL)。

COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数。常用的就是就是当我们使用COUNT(*)。实际上，它会忽略所有的列而直接统计所有的行数。

select count(*) from test;
select count(c1) from test;

通常来说，COUNT()都需要扫描大量的行（意味着要访问大量数据）才能获得精确的结果，因此是很难优化的。在MySQL层面能做的基本只有索引覆盖扫描了。如果这还不够,就需要考虑修改应用的架构，可以用估算值取代精确值，可以增加汇总表，或者增加类似Redis这样的外部缓存系统。

优化limit分页

在系统中需要进行分页操作的时候，我们通常会使用LIMIT加上偏移量的办法实现，同时加上合适的ORDER BY子句。

一个非常常见又令人头疼的问题就是，在偏移量非常大的时候，例如可能是

select * from order_exp limit 10000,10;

这样的查询，这时MySQL需要查询10010条记录然后只返回最后10条，前面10 000条记录都将被抛弃，这样的代价非常高。

优化此类分页查询的一个最简单的办法是

会先查询翻页中需要的N条数据的主键值，然后根据主键值回表查询所需要的N条数据，在此过程中查询N条数据的主键id在索引中完成，所以效率会高一些。

EXPLAIN SELECT * FROM (select id from order_exp limit 10000,10) b,order_exp
					a where a.id = b.id;

从执行计划中可以看出，首先执行子查询中的order_exp表，根据主键做索引全表扫描，然后与a表通过id做主键关联查询，相比传统写法中的全表扫描效率会高一些。

从两种写法上能看出性能有一定的差距，虽然并不明显，但是随着数据量的增大，两者执行的效率便会体现出来。

上面的写法虽然可以达到一定程度的优化，但还是存在性能问题。最佳的方式是在业务上进行配合修改为以下语句：

EXPLAIN select * from order_exp where id > 67 order by id limit 10;

采用这种写法，需要前端通过点击More来获得更多数据，而不是纯粹的翻页，因此，每次查询只需要使用上次查询出的数据中的id来获取接下来的数据即可，但这种写法需要业务配合。

关于Null的特别说明

对于Null到底算什么，存在着分歧：

1、有的认为NULL值代表一个未确定的值，MySQL认为任何和NULL值做比较的表达式的值都为NULL，包括selectnull=null和select null!=null;

所以每一个NULL值都是独一无二的。

2、有的认为其实NULL值在业务上就是代表没有，所有的NULL值和起来算一份；

3、有的认为这NULL完全没有意义，所以在统计数量时压根儿不能把它们算进来。

假设一个表中某个列c1的记录为(2,1000,null,null)，在第一种情况下，表中c1的记录数为4，第二种表中c1的记录数为3，第三种表中c1的记录数为2。

在对统计索引列不重复值的数量时如何对待NULL值，MySQL专门提供了一个innodb_stats_method的系统变量，

这个系统变量有三个候选值：

nulls_equal：认为所有NULL值都是相等的。这个值也是innodb_stats_method的默认值。

如果某个索引列中NULL值特别多的话，这种统计方式会让优化器认为某个列中平均一个值重复次数特别多，所以倾向于不使用索引进行访问。

nulls_unequal：认为所有NULL值都是不相等的。

如果某个索引列中NULL值特别多的话，这种统计方式会让优化器认为某个列中平均一个值重复次数特别少，所以倾向于使用索引进行访问。

nulls_ignored：直接把NULL值忽略掉。

而且有迹象表明，在MySQL5.7.22以后的版本，对这个innodb_stats_method的修改不起作用，MySQL把这个值在代码里写死为nulls_equal。也就是说MySQL在进行索引列的数据统计行为又把null视为第二种情况（NULL值在业务上就是代表没有，所有的NULL值和起来算一份），看起来，MySQL中对Null值的处理也很分裂。所以总的来说，对于列的声明尽可能的不要允许为null。