超詳細彙總mysql優化實踐技巧
推薦學習：
今天，資料庫的操作越來越成為整個應用的效能瓶頸了，這點對於 Web 應用尤其明顯。關於資料庫的效能，這並不只是 DBA 才需要擔心的事，而這更是我們程式設計師需要去關注的事情。當我們去設計資料庫表結構，對運算元據庫時(尤其是查表時的 SQL 語句)，我們都需要注意資料操作的效能。這裡，我們不會講過多的 SQL 語句的優化，而只是針對 MySQL 這一 Web 應用最多的資料庫。希望下面的這些優化技巧對你有用
1.為查詢快取優化你的查詢
大多數的 MySQL 伺服器都開啟了查詢快取。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被 MySQL 的資料庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到一個快取中，這樣，後續的相同的查詢就不用操作表而直接存取快取結果了。
這裡最主要的問題是，對於程式設計師來說，這個事情是很容易被忽略的。因為，我們某些查詢語句會讓 MySQL 不使用快取。請看下面的範例:
上面兩條 SQL 語句的差別就是
CURDATE()，MySQL 的查詢快取對這個函數不起作用。所以，像NOW()和RAND()或是其它的諸如此類的 SQL 函數都不會開啟查詢快取，因為這些函數的返回是會不定的易變的。所以，你所需要的就是用一個變數來代替 MySQL 的函數，從而開啟快取。
2. EXPLAIN 你的 SELECT 查詢
使用
EXPLAIN關鍵字可以讓你知道 MySQL 是如何處理你的 SQL 語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結構的效能瓶頸。EXPLAIN的查詢結果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的資料表是如何被搜尋和排序的……等等，等等。
挑一個你的SELECT語句(推薦挑選那個最複雜的，有多表聯接的)，把關鍵字EXPLAIN加到前面。你可以使用phpmyadmin來做這個事。然後，你會看到一張表格。下面的這個範例中，我們忘記加上了group_id索引，並且有表聯接：
當我們為 group_id 欄位加上索引後：
我們可以看到，前一個結果顯示搜尋了 7883 行，而後一個只是搜尋了兩個表的 9 和 16 行。檢視 rows 列可以讓我們找到潛在的效能問題。
3. 當只要一行資料時使用 LIMIT 1 1
當你查詢表的有些時候，你已經知道結果只會有一條結果，但因為你可能需要去
fetch遊標，或是你也許會去檢查返回的記錄數。
在這種情況下，加上LIMIT 1可以增加效能。這樣一樣，MySQL 資料庫引擎會在找到一條資料後停止搜尋，而不是繼續往後查少下一條符合記錄的資料。
下面的範例，只是為了找一下是否有「中國」的使用者，很明顯，後面的會比前面的更有效率。(請注意，第一條中是Select *，第二條是Select 1)
4. 為搜尋欄位建索引
索引並不一定就是給主鍵或是唯一的欄位。如果在你的表中，有某個欄位你總要會經常用來做搜尋，那麼，請為其建立索引吧
從上圖你可以看到那個搜尋字串 「
last_name LIKE ‘a%’」，一個是建了索引，一個是沒有索引，效能差了 4 倍左右。
另外，你應該也需要知道什麼樣的搜尋是不能使用正常的索引的。例如，當你需要在一篇大的文章中搜尋一個詞時，如： 「WHERE post_content LIKE ‘%apple%’」，索引可能是沒有意義的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一個索引(比如說：搜尋關鍵詞或是 Tag 什麼的)
5. 在 Join 表的時候使用相同型別的例
如果你的應用程式有很多 JOIN 查詢，你應該確認兩個表中 Join 的欄位是被建過索引的。這樣，MySQL 內部會啟動為你優化 Join 的 SQL 語句的機制。
而且，這些被用來 Join 的欄位，應該是相同的型別的。例如：如果你要把DECIMAL欄位和一個 INT 欄位Join在一起，MySQL 就無法使用它們的索引。對於那些STRING型別，還需要有相同的字元集才行。(兩個表的字元集有可能不一樣)
6. 千萬不要 ORDER BY RAND()
想打亂返回的資料行?隨機挑一個資料?真不知道誰發明了這種用法，但很多新手很喜歡這樣用。但你確不瞭解這樣做有多麼可怕的效能問題。
如果你真的想把返回的資料行打亂了，你有 N 種方法可以達到這個目的。這樣使用只讓你的資料庫的效能呈指數級的下降。這裡的問題是：MySQL 會不得不去執行RAND()函數(很耗 CPU 時間)，而且這是為了每一行記錄去記行，然後再對其排序。就算是你用了Limit 1也無濟於事(因為要排序)
下面的範例是隨機挑一條記錄:
7.避免 SELECT *
從資料庫裡讀出越多的資料，那麼查詢就會變得越慢。並且，如果你的資料庫伺服器和 WEB 伺服器是兩臺獨立的伺服器的話，這還會增加網路傳輸的負載。所以，你應該養成一個需要什麼就取什麼的好的習慣。
8. 永遠為每張表設定一個 ID
我們應該為資料庫裡的每張表都設定一個 ID 做為其主鍵，而且最好的是一個
INT型的(推薦使用UNSIGNED)，並設定上自動增加的AUTO_INCREMENT標誌。
就算是你 users 表有一個主鍵叫 「VARCHAR型別來當主鍵會使用得效能下降。另外，在你的程式中，你應該使用表的 ID 來構造你的資料結構。
而且，在 MySQL 資料引擎下，還有一些操作需要使用主鍵，在這些情況下，主鍵的效能和設定變得非常重要，比如，叢集，分割區……
在這裡，只有一個情況是例外，那就是「關聯表」的「外來鍵」，也就是說，這個表的主鍵，通過若干個別的表的主鍵構成。我們把這個情況叫做「外來鍵」。比如：有一個「學生表」有學生的 ID，有一個「課程表」有課程 ID，那麼，「成績表」就是「關聯表」了，其關聯了學生表和課程表，在成績表中，學生 ID 和課程 ID 叫「外來鍵」其共同組成主鍵。
9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR
ENUM 型別是非常快和緊湊的。在實際上，其儲存的是
TINYINT，但其外表上顯示為字串。這樣一來，用這個欄位來做一些選項列表變得相當的完美。
如果你有一個欄位，比如「性別」，「國家」，「民族」，「狀態」或「部門」，你知道這些欄位的取值是有限而且固定的，那麼，你應該使用ENUM而不是VARCHAR。
MySQL 也有一個「建議」(見第十條)告訴你怎麼去重新組織你的表結構。當你有一個VARCHAR欄位時，這個建議會告訴你把其改成ENUM型別。使用PROCEDURE ANALYSE()你可以得到相關的建議
10. 從 PROCEDURE ANALYSE() 取得建議
PROCEDURE ANALYSE()會讓 MySQL 幫你去分析你的欄位和其實際的資料，並會給你一些有用的建議。只有表中有實際的資料，這些建議才會變得有用，因為要做一些大的決定是需要有資料作為基礎的。
例如，如果你建立了一個 INT 欄位作為你的主鍵，然而並沒有太多的資料，那麼，PROCEDURE ANALYSE()會建議你把這個欄位的型別改成MEDIUMINT。或是你使用了一個VARCHAR欄位，因為資料不多，你可能會得到一個讓你把它
改成ENUM的建議。這些建議，都是可能因為資料不夠多，所以決策做得就不夠準。
在phpmyadmin裡，你可以在檢視表時，點選「Propose table structure」來檢視這些建議
一定要注意，這些只是建議，只有當你的表裡的資料越來越多時，這些建議才會變得準確。一定要記住，你才是最終做決定的人
11. 儘可能的使用 NOT NULL
除非你有一個很特別的原因去使用
NULL值，你應該總是讓你的欄位保持NOT NULL。這看起來好像有點爭議，請往下看。
首先，問問你自己「Empty」和「NULL」有多大的區別(如果是INT，那就是 0 和 NULL)?如果你覺得它們之間沒有什麼區別，那麼你就不要使用NULL。(你知道嗎?在 Oracle 裡，NULL和Empty的字串是一樣的!)
不要以為NULL不需要空間，其需要額外的空間，並且，在你進行比較的時候，你的程式會更復雜。 當然，這裡並不是說你就不能使用NULL了，現實情況是很複雜的，依然會有些情況下，你需要使用 NULL 值。
12.Prepared Statements
Prepared Statements很像儲存過程，是一種執行在後臺的 SQL 語句集合，我們可以從使用prepared statements獲得很多好處，無論是效能問題還是安全問題。Prepared Statements可以檢查一些你係結好的變數，這樣可以保護你的程式不會受到「SQL 注入式」攻擊。當然，你也可以手動地檢查你的這些變數，然而，手動的檢查容易出問題，而且很經常會被程式設計師忘了。當我們使用一些framework或是ORM的時候，這樣的問題會好一些。
效能方面，當一個相同的查詢被使用多次的時候，這會為你帶來可觀的效能優勢。你可以給這些Prepared Statements定義一些引數，而 MySQL 只會解析一次。
雖然最新版本的 MySQL 在傳輸Prepared Statements是使用二進位制形式，所以這會使得網路傳輸非常有效率。
當然，也有一些情況下，我們需要避免使用Prepared Statements，因為其不支援查詢快取。但據說版本 5.1 後支援了。
在 PHP 中要使用 prepared statements，你可以檢視其使用手冊：mysql擴充套件 或是使用資料庫抽象層，如： PDO.
13. 無緩衝的查詢
正常的情況下，當你在當你在你的指令碼中執行一個 SQL 語句的時候，你的程式會停在那裡直到沒這個 SQL 語句返回，然後你的程式再往下繼續執行。你可以使用無緩衝查詢來改變這個行為。
mysql_unbuffered_query()傳送一個 SQL 語句到 MySQL 而並不像mysql_query()一樣去自動fethch和快取結果。這會相當節約很多可觀的記憶體，尤其是那些會產生大量結果的查詢語句，並且，你不需要等到所有的結果都返回，只需要第一行資料返回的時候，你就可以開始馬上開始工作於查詢結果了。
然而，這會有一些限制。因為你要麼把所有行都讀走，或是你要在進行下一次的查詢前呼叫mysql_free_result()清除結果。而且，mysql_num_rows()或 mysql_data_seek()將無法使用。所以，是否使用無緩衝的查詢你需要仔細考慮。
14. 把 IP 地址存成 UNSIGNED INT
很多程式設計師都會建立一個
VARCHAR(15)欄位來存放字串形式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形來存放，只需要 4 個位元組，並且你可以有定長的欄位。而且，這會為你帶來查詢上的優勢，尤其是當你需要使用這樣的WHERE條件：IP between ip1 and ip2。
我們必需要使用UNSIGNED INT，因為 IP 地址會使用整個 32 位的無符號整型。
而你的查詢，你可以使用INET_ATON()來把一個字串 IP 轉成一個整型，並使用INET_NTOA()把一個整形轉成一個字串 IP。在 PHP 中，也有這樣的函數ip2long() 和 long2ip()。
15. 固定長度的表會更快
如果表中的所有欄位都是「固定長度」的，整個表會被認為是 「
static」或 「fixed-length」。 例如，表中沒有如下型別的欄位：VARCHAR，TEXT。只要你包括了其中一個這些欄位，那麼這個表就不是「固定長度靜態表」了，這樣，MySQL 引擎會用另一種方法來處理。
固定長度的表會提高效能，因為 MySQL 搜尋得會更快一些，因為這些固定的長度是很容易計算下一個資料的偏移量的，所以讀取的自然也會很快。而如果欄位不是定長的，那麼，每一次要找下一條的話，需要程式找到主鍵。
並且，固定長度的表也更容易被快取和重建。不過，唯一的副作用是，固定長度的欄位會浪費一些空間，因為定長的欄位無論你用不用，他都是要分配那麼多的空間。
使用「垂直分割」技術(見下一條)，你可以分割你的表成為兩個一個是定長的，一個則是不定長的。
16. 垂直分割
「垂直分割」是一種把資料庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的複雜度和欄位的數目，從而達到優化的目的。(以前，在銀行做過專案，見過一張表有 100 多個欄位，很恐怖)
範例一：在 Users 表中有一個欄位是家庭地址，這個欄位是可選欄位，相比起，而且你在資料庫操作的時候除了個人資訊外，你並不需要經常讀取或是改寫這個欄位。那麼，為什麼不把他放到另外一張表中呢? 這樣會讓你的表有更好的效能，大家想想是不是，大量的時候，我對於使用者表來說，只有使用者ID，使用者名稱，口令，使用者角色等會被經常使用。小一點的表總是會有好的性
能。
範例二： 你有一個叫 「last_login」 的欄位，它會在每次使用者登入時被更新。但是，每次更新時會導致該表的查詢快取被清空。所以，你可以把這個欄位放到另一個表中，這樣就不會影響你對使用者 ID，使用者名稱，使用者角色的不停地讀取了，因為查詢快取會幫你增加很多效能。
另外，你需要注意的是，這些被分出去的欄位所形成的表，你不會經常性地去 Join 他們，不然的話，這樣的效能會比不分割時還要差，而且，會是極數級的下降
17.拆分大的 DELETE 或 INSERT 語句
如果你需要在一個線上的網站上去執行一個大的
DELETE或INSERT查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。
Apache 會有很多的子程序或執行緒。所以，其工作起來相當有效率，而我們的伺服器也不希望有太多的子程序，執行緒和資料庫連結，這是極大的佔伺服器資源的事情，尤其是記憶體。
如果你把你的表鎖上一段時間，比如 30 秒鐘，那麼對於一個有很高存取量的站點來說，這 30 秒所積累的存取程序/執行緒，資料庫連結，開啟的檔案數，可能不僅僅會讓你泊 WEB 服務Crash，還可能會讓你的整臺伺服器馬上掛了。
所以，如果你有一個大的處理，你定你一定把其拆分，使用LIMIT條件是一個好的方法。下面是一個範例：
18.越小的列會越快
對於大多數的資料庫引擎來說，硬碟操作可能是最重大的瓶頸。所以，把你的資料變得緊湊會對這種情況非常有幫助，因為這減少了對硬碟的存取。
參看 MySQL 的檔案Storage Requirements檢視所有的資料型別。
如果一個表只會有幾列罷了(比如說字典表，設定表)，那麼，我們就沒有理由使用INT來做主鍵，使用MEDIUMINT, SMALLINT或是更小的 TINYINT 會更經濟一些。如果你不需要記錄時間，使用DATE要比DATETIME好得多。
當然，你也需要留夠足夠的擴充套件空間，不然，你日後來幹這個事，你會死的很難看，參看Slashdot的例子(2009 年 11 月 06 日)，一個簡單的ALTER TABLE語句花了 3 個多小時，因為裡面有一千六百萬條資料。
19. 選擇正確的儲存引擎
在 MySQL 中有兩個儲存引擎 MyISAM 和 InnoDB，每個引擎都有利有弊。酷殼以前文章《MySQL: InnoDB 還是 MyISAM?》討論和這個事情。
MyISAM 適合於一些需要大量查詢的應用，但其對於有大量寫操作並不是很好。甚至你只是需要 update 一個欄位，整個表都會被鎖起來，而別的程序，就算是讀程序都無法操作直到讀操作完成。另外，MyISAM 對於SELECT COUNT(*)這類的計算是超快無比的。
InnoDB 的趨勢會是一個非常複雜的儲存引擎，對於一些小的應用，它會比MyISAM還慢。他是它支援「行鎖」 ，於是在寫操作比較多的時候，會更優秀。並且，他還支援更多的高階應用，比如：事務。
20. 使用一個物件關係對映器 (Object Relational Mapper)
使用 ORM (
Object Relational Mapper)，你能夠獲得可靠的效能增漲。一個ORM 可以做的所有事情，也能被手動的編寫出來。但是，這需要一個高階專家。
ORM 的最重要的是「Lazy Loading」，也就是說，只有在需要的去取值的時候才會去真正的去做。但你也需要小心這種機制的副作用，因為這很有可能會因為要去建立很多很多小的查詢反而會降低效能。
ORM 還可以把你的 SQL 語句打包成一個事務，這會比單獨執行他們快得多得多。
目前，個人最喜歡的 PHP 的 ORM 是：Doctrine
21. 小心 「 永久連結 」
「永久連結」的目的是用來減少重新建立 MySQL 連結的次數。當一個連結被建立了，它會永遠處在連線的狀態，就算是資料庫操作已經結束了。而且，自從我們的 Apache 開始重用它的子程序後——也就是說，下一次的 HTTP 請求會重用 Apache 的子程序，並重用相同的 MySQL 連結。
在理論上來說，這聽起來非常的不錯。但是從個人經驗(也是大多數人的)上來說，這個功能製造出來的麻煩事更多。因為，你只有有限的連結數，記憶體問題，檔案控制程式碼數，等等。
而且，Apache 執行在極端並行的環境中，會建立很多很多的了程序。這就是為什麼這種「永久連結」的機制工作地不好的原因。在你決定要使用「永久連結」之前，你需要好好地考慮一下你的整個系統的架構
22.sql優化之索引優化
1.獨立的列
在進行查詢時，索引列不能是表示式的一部分，也不能是函數的引數，否則無法使用索引。
例如下面的查詢不能使用 actor_id 列的索引：
#這是錯誤的SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;
優化方式：可以將表示式、函數操作移動到等號右側。如下：
SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id = 5 - 1;
2.多列索引
在需要使用多個列作為條件進行查詢時，使用多列索引比使用多個單列索引效能更好。
例如下面的語句中，最好把actor_id 和 film_id 設定為多列索引。猿輔導有道題，詳見連結，可以讓理解更深刻。
SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actorWHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;
3.索引列的順序
讓選擇性最強的索引列放在前面。
索引的選擇性是指：不重複的索引值和記錄總數的比值。最大值為 1，此時每個記錄都有唯一的索引與其對應。選擇性越高，每個記錄的區分度越高，查詢效率也越高。
例如下面顯示的結果中 customer_id 的選擇性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。
SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity, COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity, COUNT(*) FROM payment; #結果如下 staff_id_selectivity: 0.0001 customer_id_selectivity: 0.0373 COUNT(*): 16049
4.字首索引
對於 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 型別的列，必須使用字首索引，只索引開始的部分字元。
字首長度的選取需要根據索引選擇性來確定。
5.覆蓋索引
索引包含所有需要查詢的欄位的值。具有以下優點：
1.索引通常遠小於資料行的大小，唯讀取索引能大大減少資料存取量。
2.一些儲存引擎（例如 MyISAM）在記憶體中只快取索引，而資料依賴於作業系統來快取。因此，只存取索引可以不使用系統呼叫（通常比較費時）。
3.對於 InnoDB 引擎，若輔助索引能夠覆蓋查詢，則無需存取主索引。
6.優先使用索引，避免全表掃描
mysql在使用like進行模糊查詢的時候把%放後面，避免開頭模糊查詢
因為mysql在使用like查詢的時候只有使用後面的%時，才會使用到索引。
如：’%ptd_’ 和 ‘%ptd_%’ 都沒有用到索引；而 ‘ptd_%’ 使用了索引。
#進行全表查詢，沒有用到索引 EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%'; EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_'; #有用到索引 EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';
再比如：經常用到的查詢資料庫中姓張的所有人：
SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '張%';
7.儘量避免使用in 和not in，會導致資料庫引擎放棄索引進行全表掃描。
比如：
SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)
優化方式：如果是連續數值，可以用between代替。如下：
SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3
如果是子查詢，可以用exists代替。如下：
SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)
8.儘量避免使用or，會導致資料庫引擎放棄索引進行全表掃描
如：
SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3
優化方式：可以用union代替or。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1UNIONSELECT * FROM t WHERE id = 3
9.儘量避免進行null值的判斷，會導致資料庫引擎放棄索引進行全表掃描
SELECT * FROM t WHERE score IS NULL
優化方式：可以給欄位新增預設值0，對0值進行判斷。如下：
SELECT * FROM t WHERE score = 0
10.儘量避免在where條件中等號的左側進行表示式、函數操作，會導致資料庫引擎放棄索引進行全表掃描
同第1個，單獨的列；
SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'
優化方式：可以將表示式、函數操作移動到等號右側。如下：
SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'
11.當資料量大時，避免使用where 1=1的條件。通常為了方便拼裝查詢條件，我們會預設使用該條件，資料庫引擎會放棄索引進行全表掃描
SELECT * FROM t WHERE 1=1
優化方式：用程式碼拼裝sql時進行判斷，沒where加where，有where加and。
索引的好處：建立索引後，查詢時不會掃描全表，而會查詢索引表鎖定結果。索引的缺點：在資料庫進行DML操作的時候，除了維護資料表之外，還需要維護索引表，運維成本增加。應用場景：資料量比較大，查詢欄位較多的情況。
索引規則：
1.選用選擇性高的欄位作為索引，一般unique的選擇性最高；
2.複合索引：選擇性越高的排在越前面。（左字首原則）；
3.如果查詢條件中兩個條件都是選擇性高的，最好都建索引；
23.SQL優化之查詢優化
1.使用Explain進行分析
Explain 用來分析 SELECT 查詢語句，開發人員可以通過分析 Explain 結果來優化查詢語句。
比較重要的欄位有：
select_type: 查詢型別，有簡單查詢、聯合查詢、子查詢等；key: 使用的索引；rows: 掃描的行數；
2.優化資料存取
1.減少請求的資料量
只返回必要的列：最好不要使用
SELECT *語句。
只返回必要的行：使用LIMIT語句來限制返回的資料。
快取重複查詢的資料：使用快取可以避免在資料庫中進行查詢，特別在要查詢的資料經常被重複查詢時，快取帶來的查詢效能提升將會是非常明顯的。
2.減少伺服器端掃描的行數
最有效的方式是使用索引來覆蓋查詢。
3.重構查詢方式
1.切分大查詢
一個大查詢如果一次性執行的話，可能一次鎖住很多資料、佔滿整個事務紀錄檔、耗盡系統資源、阻塞很多小的但重要的查詢。
2.分解大連線查詢
將一個大連線查詢分解成對每一個表進行一次單表查詢，然後在應用程式中進行關聯，這樣做的好處有：
讓快取更高效：對於連線查詢，如果其中一個表發生變化，那麼整個查詢快取就無法使用。而分解後的多個查詢，即使其中一個表發生變化，對其它表的查詢快取依然可以使用。
分解成多個單表查詢，這些單表查詢的快取結果更可能被其它查詢使用到，從而減少冗餘記錄的查詢。
減少鎖競爭；
在應用層進行連線，可以更容易對資料庫進行拆分，從而更容易做到高效能和可伸縮。
查詢本身效率也可能會有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替連線查詢，可以讓 MySQL 按照 ID 順序進行查詢，這可能比隨機的連線要更高效。
SELECT * FROM tab JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id JOIN post ON tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag='mysql'; SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql'; SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234; SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);
24.分析查詢語句
通過對查詢語句的分析，可以瞭解查詢語句執行的情況，找出查詢語句執行的瓶頸，從而優化查詢語句。mysql中提供了EXPLAIN語句和
DESCRIBE語句，用來分析查詢語句。EXPLAIN語句的基本語法如下：
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options;
使用EXTENED關鍵字,EXPLAIN語句將產生附加資訊。select_options是select語句的查詢選項，包括from where子句等等。
執行該語句，可以分析EXPLAIN後面的select語句的執行情況，並且能夠分析出所查詢的表的一些特徵。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user;
查詢結果進行解釋說明：
a、id：select識別符，這是select的查詢序列號。
b、select_type：標識select語句的型別。
它可以是以下幾種取值：
b1、SIMPLE（simple）表示簡單查詢，其中不包括連線查詢和子查詢。
b2、PRIMARY（primary）表示主查詢，或者是最外層的查詢語句。
b3、UNION（union）表示連線查詢的第2個或者後面的查詢語句。
b4、DEPENDENT UNION（dependent union）連線查詢中的第2個或者後面的select語句。取決於外面的查詢。
b5、UNION RESULT（union result）連線查詢的結果。
b6、SUBQUERY（subquery）子查詢的第1個select語句。
b7、DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）子查詢的第1個select,取決於外面的查詢。
b8、DERIVED（derived）匯出表的SELECT(FROM子句的子查詢)。
c、table：表示查詢的表。
d、type：表示表的連線型別。
下面按照從最佳型別到最差型別的順序給出各種連線型別。
d1、system，該表是僅有一行的系統表。這是const連線型別的一個特例。
d2、const，資料表最多隻有一個匹配行，它將在查詢開始時被讀取，並在餘下的查詢優化中作為常數對待。const表查詢速度很快，因為它們唯讀一次。const用於使用常數值比較primary key或者unique索引的所有部分的場合。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
d3、eq_ref，對於每個來自前面的表的行組合，從該表中讀取一行。當一個索引的所有部分都在查詢中使用並且索引是UNIQUE或者PRIMARY KEY時候，即可使用這種型別。eq_ref可以用於使用「=」操作符比較帶索引的列。比較值可以為常數或者一個在該表前面所讀取的表的列的表示式。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user,db_company WHERE user.company_id = db_company.id;
d4、ref對於來自前面的表的任意行組合，將從該表中讀取所有匹配的行。這種型別用於所以既不是UNION也不是primaey key的情況，或者查詢中使用了索引列的左子集，即索引中左邊的部分組合。ref可以用於使用=或者<=>操作符的帶索引的列。
d5、ref_or_null，該連線型別如果ref，但是如果新增了mysql可以專門搜尋包含null值的行，在解決子查詢中經常使用該連線型別的優化。
d6、index_merge，該連線型別表示使用了索引合併優化方法。在這種情況下，key列包含了使用的索引的清單，key_len包含了使用的索引的最長的關鍵元素。
d7、unique_subquery，該型別替換了下面形式的in子查詢的ref。是一個索引查詢函數，可以完全替代子查詢，效率更高。
d8、index_subquery，該連線型別類似於unique_subquery，可以替換in子查詢，但是隻適合下列形式的子查詢中非唯一索引。
d9、range，只檢索給定範圍的行，使用一個索引來選擇行。key列顯示使用了那個索引。key_len包含所使用索引的最長關鍵元素。當使用=，<>,>,>=,<,<=,is null,<=>，between或者in操作符，用常數比較關鍵字列時，型別為range。
d10、index,該連線型別與all相同，除了只掃描索引樹。著通常比all快，引文索引問價通常比資料檔案小。
d11、all，對於前面的表的任意行組合，進行完整的表掃描。如果表是第一個沒有標記const的表，這樣不好，並且在其他情況下很差。通常可以增加更多的索引來避免使用all連線。
e、possible_keys:possible_keys列指出mysql能使用那個索引在該表中找到行。如果該列是null，則沒有相關的索引。在這種情況下，可以通過檢查where子句看它是否引起某些列或者適合索引的列來提高查詢效能。如果是這樣，可以建立適合的索引來提高查詢的效能。
f、key：表示查詢實際使用到的索引，如果沒有選擇索引，該列的值是null，要想強制mysql使用或者忽視possible_key列中的索引，在查詢中使用force index、use index或者ignore index。
g、key_len：表示mysql選擇索引欄位按照位元組計算的長度，如果健是null，則長度為null。注意通過key_len值可以確定mysql將實際使用一個多列索引中的幾個欄位。
h、ref:表示使用那個列或者常數或者索引一起來查詢記錄。
i、rows:顯示mysql在表中進行查詢必須檢查的行數。
j、Extra:該列mysql在處理查詢時的詳細資訊。
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