前言
接着上篇，继续学习索引优化
索引原则
-- 联合索引KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
索引最左前缀法则
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列
1. 正确操作
2. 错误操作
避免使用函数
1. 正确操作
2. 在索引字段上计算、使用函数等，会导致索引失效
联合索引前一个字段用范围，后面的字段不会走索引
可以看出第二个sql使用到的索引长度比第一个小，说明position字段没有使用到索引。因为age使用了范围查找后，position可能不是有序的了（索引是有序的结构）
字符串不加单引号
1. 正确操作
2. 错误操作
like KK% 一般情况都会走索引
mysql在使用不等于（！=或者<>），notin，not exists，like以通配符开头（'%abc'）的时候无法使用索引会导致全表扫描
索引下推
对于辅助的联合索引(name,age,position)，正常情况按照最左前缀原则，SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager' 这种情况只会走name字段索引，因为根据name字段过滤完，得到的索引行里的age和position是无序的，无法很好的利用索引。
在MySQL5.6之前的版本，这个查询只能在联合索引里匹配到名字是 'LiLei' 开头的索引，然后拿这些索引对应的主键逐个回表，到主键索引上找出相应的记录，再比对age和position这两个字段的值是否符合。
MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的所有字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录之后再回表，可以有效的减少回表次数。使用了索引下推优化后，上面那个查询在联合索引里匹配到名字是 'LiLei' 开头的索引之后，同时还会在索引里过滤age和position这两个字段，拿着过滤完剩下的索引对应的主键id再回表查整行数据。
索引下推会减少回表次数，对于innodb引擎的表索引下推只能用于二级索引，innodb的主键索引（聚簇索引）树叶子节点上保存的是全行数据，所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。
为什么范围查找Mysql没有用索引下推优化？
估计应该是Mysql认为范围查找过滤的结果集过大，like KK% 在绝大多数情况来看，过滤后的结果集比较小，所以这里Mysql选择给 like KK% 用了索引下推优化，当然这也不是绝对的，有时like KK% 也不一定就会走索引下推
Order by与Group by优化
Case1：
分析：
利用最左前缀法则：中间字段不能断，因此查询用到了name索引，从key_len=74也能看出，age索引列用在排序过程中，因为Extra字段里没有using filesort
Case 2：
分析：
从explain的执行结果来看：key_len=74，查询使用了name索引，由于用了position进行排序，跳过了age，出现了Using filesort。
Case 3：
分析：
虽然排序的字段列与索引顺序一样，且order by默认升序，这里position desc变成了降序，导致与索引的排序方式不同，从而产生Using filesort。Mysql8以上版本有降序索引可以支持该种查询方式。
Case 4：
分析：
对于排序来说，多个相等条件也是范围查询
优化总结：
1、MySQL支持两种方式的排序filesort和index，Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。index效率高，filesort效率低。
2、order by满足两种情况会使用Using index。
1) order by语句使用索引最左前列。
2) 使用where子句与order by子句条件列组合满足索引最左前列。
3、尽量在索引列上完成排序，遵循索引建立（索引创建的顺序）时的最左前缀法则。
4、如果order by的条件不在索引列上，就会产生Using filesort。
5、能用覆盖索引尽量用覆盖索引
6、group by与order by很类似，其实质是先排序后分组，遵照索引创建顺序的最左前缀法则。对于group by的优化如果不需要排序的可以加上order by null禁止排序。注意，where高于having，能写在where中的限定条件就不要去having限定了。
分页查询优化
很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现
select * from employees limit 10000,10;
表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010 条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。
1、根据自增且连续的主键排序的分页查询
首先来看一个根据自增且连续主键排序的分页查询的例子：
该 SQL 表示查询从第 90001开始的五行数据，没添加单独 order by，表示通过主键排序。我们再看表 employees ，因为主键是自增并且连续的，所以可以改写成按照主键去查询从第 90001开始的五行数据，如下：
select * from employees where id > 90000 limit 5;
查询的结果是一致的。我们再对比一下执行计划：
显然改写后的 SQL 走了索引，而且扫描的行数大大减少，执行效率更高。
但是，这条改写的SQL 在很多场景并不实用，因为表中可能某些记录被删后，主键空缺，导致结果不一致
所以这种改写得满足以下两个条件：
主键自增且连续
结果是按照主键排序的
适合没有删除的日志查询
2、根据非主键索引字段排序的分页查询
再看一个根据非主键字段排序的分页查询，SQL 如下：
select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;
发现并没有使用 name 字段的索引（key 字段对应的值为 null），具体原因上节课讲过：扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引
知道不走索引的原因，那么怎么优化呢？
其实关键是让排序时返回的字段尽可能少，所以可以让排序和分页操作先查出主键，然后根据主键查到对应的记录，SQL改写如下
select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;
需要的结果与原 SQL 一致，执行时间减少了一半以上，我们再对比优化前后sql的执行计划：
原 SQL 使用的是 filesort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。
Join关联查询优化
mysql的表关联常见有两种算法
Nested-Loop Join 算法
Block Nested-Loop Join 算法
1、 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法
一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。
EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;
从执行计划中可以看到这些信息：
驱动表是 t2，被驱动表是 t1。先执行的就是驱动表(执行计划结果的id如果一样则按从上到下顺序执行sql)；优化器一般会优先选择小表做驱动表，用where条件过滤完驱动表，然后再跟被驱动表做关联查询。所以使用 inner join 时，排在前面的表并不一定就是驱动表。
当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表，当使用right join时，右表时驱动表，左表是被驱动表，当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表。
使用了 NLJ算法。一般 join 语句中，如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ。
上面sql的大致流程如下：
从表 t2 中读取一行数据（如果t2表有查询过滤条件的，用先用条件过滤完，再从过滤结果里取出一行数据）；
从第 1 步的数据中，取出关联字段 a，到表 t1 中查找；
取出表 t1 中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端；
重复上面 3 步。
整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行)，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行。
如果被驱动表的关联字段没索引，使用NLJ算法性能会比较低(下面有详细解释)，mysql会选择Block Nested-Loop Join算法。
2、 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法
把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比。
EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b;
Extra 中 的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。
上面sql的大致流程如下：
把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中
把表 t1 中每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比
返回满足 join 条件的数据
整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次。
这个例子里表 t2 才 100 行，要是表 t2 是一个大表，join_buffer 放不下怎么办呢？
join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的，默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据话，策略很简单，就是分段放。
比如 t2 表有1000行记录，join_buffer 一次只能放800行数据，那么执行过程就是先往join_buffer 里放800行记录，然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果，然后清空 join_buffer ，再放入 t2 表剩余200行记录，再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。
被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢？
如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，这个是磁盘扫描。
很显然，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。
因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高
对于关联sql的优化
关联字段加索引，让mysql做join操作时尽量选择NLJ算法，驱动表因为需要全部查询出来，所以过滤的条件也尽量要走索引，避免全表扫描，总之，能走索引的过滤条件尽量都走索引
小表驱动大表，写多表连接sql时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式，省去mysql优化器自己判断的时间
in和exsits优化
原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集
in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists
select * from A where id in (select id from B);
exists：当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in
select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id);
count(*)查询优化
字段有索引
count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id)
字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)
字段无索引
count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段)
字段没有索引count(字段)统计走不了索引，count(主键 id)还可以走主键索引，所以count(主键 id)>count(字段)
count(1)跟count(字段)执行过程类似，不过count(1)不需要取出字段统计，就用常量1做统计，count(字段)还需要取出字段，所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。
count(*) 是例外，mysql并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，按行累加，效率很高，所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。
为什么对于count(id)，mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少，检索性能应该更高
索引设计思想
1、代码先行，索引后上
2、联合索引尽量覆盖条件
3、不要在小基数字段上建立索引
4、长字符串我们可以采用前缀索引
5、where与order by冲突时优先where
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