前言
在现如今的软件开发中，关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql，都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的，这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中，最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构，采用不同的SQL语句，性能上可能千差万别。本文，就基于MySql数据库，来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
对于低性能的SQL语句的定位，最重要也是最有效的方法就是使用执行计划。
执行计划
我们知道，不管是哪种数据库，或者是哪种数据库引擎，在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优化方式就是使用索引。
而执行计划，就是显示数据库引擎对于SQL语句的执行的详细情况，其中包含了是否使用索引，使用什么索引，使用的索引的相关信息等。
基本语法
mysql的explain 命令可以用来分析select 语句的运行效果。
除此之外，explain 的extended 扩展能够在原本explain的基础上额外的提供一些查询优化的信息，这些信息可以通过mysql的show warnings命令得到。
mysql> explain extended select * from account;
******** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: account
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra:
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings;
*************1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: select `dbunit`.`account`.`id` AS `id`,`dbunit`.`account`.`name` AS `name` from `dbunit`.`account`
1 row in set (0.00 sec)
另外，对于分区表的查询，需要使用partitions命令。
explain partitions select ...
执行计划包含的信息
不同版本的Mysql和不同的存储引擎执行计划不完全相同，但基本信息都差不多。mysql执行计划主要包含以下信息:
id
由一组数字组成。表示一个查询中各个子查询的执行顺序;
id相同执行顺序由上至下。
id不同，id值越大优先级越高，越先被执行。
id为null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在包含union等查询语句中。
select_type
每个子查询的查询类型，一些常见的查询类型。
table
查询涉及到的数据表。
如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的，与类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。
type
访问类型
ALL 扫描全表数据
index 遍历索引
range 索引范围查找
index_subquery 在子查询中使用 ref
unique_subquery 在子查询中使用 eq_ref
ref_or_null 对Null进行索引的优化的 ref
fulltext 使用全文索引
ref 使用非唯一索引查找数据
eq_ref 在join查询中使用PRIMARY KEYorUNIQUE NOT NULL索引关联。
const 使用主键或者唯一索引，且匹配的结果只有一条记录。
system const 连接类型的特例，查询的表为系统表。
性能从好到差依次为：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了ALL之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。
所以，如果通过执行计划发现某张表的查询语句的type显示为ALL，那就要考虑添加索引，或者更换查询方式，使用索引进行查询。
possible_keys
可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。
key
显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。
TIPS:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据)，则该索引仅出现在key列表中。
select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。
key_length
索引长度 char()、varchar()索引长度的计算公式：
(Character Set：utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1) * 列长度 + 1(允许null) + 2(变长列)
其他类型索引长度的计算公式: ex:
name 索引长度为： 编码为utf8mb4,列长为128,不允许为NULL,字段类型为varchar(128)。key_length = 128 * 4 + 0 + 2 = 514;
age 索引长度：int类型占4位，允许null,索引长度为5。
ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func
rows
返回估算的结果集数目，注意这并不是一个准确值。
extra
extra的信息非常丰富，常见的有：
Using index 使用覆盖索引
Using where 使用了用where子句来过滤结果集
Using filesort 使用文件排序，使用非索引列进行排序时出现，非常消耗性能，尽量优化。
Using temporary 使用了临时表。
一些SQL优化建议
1、SQL语句不要写的太复杂。
一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。
2、使用『临时表』缓存中间结果。
简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了阻塞，提高了并发性能。
3、使用like的时候要注意是否会导致全表扫
有的时候会需要进行一些模糊查询比如
select id from table where username like ‘%hollis%’
关键词%hollis%，由于hollis前面用到了“%”，因此该查询会使用全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%，
4、尽量避免使用!=或<>操作符
在where语句中使用!=或<>，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
5、尽量避免使用 or 来连接条件
在 where 子句中使用 or 来连接条件，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
6、尽量避免使用in和not in
在 where 子句中使用 in和not in，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
7、可以考虑强制查询使用索引
select * from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键)
select * from table force index(hollis_index) limit 2;(强制使用索引"hollis_index")
select * from table force index(PRI,hollis_index) limit 2;(强制使用索引"PRI和hollis_index")
8、尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件
9、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
10、尽量避免使用游标
11、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
12、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
13、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
14、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率
15、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引
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