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几个常见的MySQL的可优化点归纳总结(几个常见的收敛级数)
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索引相关
1. 查询（或更新，删除，可以转换为查询）没有用到索引这是最基础的步骤，需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引，需要重点关注type=ALL, key=NULL的字段。
2. 在索引字段上施加函数
正确的写法
3. 在索引字段上使用全模糊
B树无法解决此类问题，可以考虑搜索引擎。但是member_id like ‘alibab%'可以用到索引。其实，对任何一个字段使用 like ‘%xxxx%'都是一种不规范的做法，需要能检查到这种错误用法。
4. 多列字段的索引，没有用到前导索引索引：(memeber_id, group_id)where group_id=，实际上，这个条件是没有办法用到上面的索引的。这是一个很常见的误用。要理解为什么不能用到这个索引，需要理解mysql如何构造多列索引的。索引是一棵B树，问题是，对于多列索引，mysql将索引字段按照索引建立的顺序进行拼装，组成一个新的字符串，这个字符串被用来做为构建B树的键。所以，在查询条件里，如果没有用到前导列，就没办法访问多列索引的B树。应该建立索引：(group_id, member_id)
5. 访问到了索引之外的字段索引(member_id, subject)
在member_id=记录数很多的情况下，会优于
原因是第二条sql会根据索引查找到的rowid访问表里的记录。第一条sql使用索引范围扫描就可以得到结果。如果某个sql执行次数很多，但是读取的字段没有被索引覆盖，那么，可能需要建立覆盖性索引。
6. 计数count(id)有时比count(*)慢
如果没有(id)索引，那么会用全表扫描，而count(*)会使用最优的索引进行用索引快速全扫描计数统一使用count(*)
7. 正确使用stop机制判断member_id在offer表中是否存在记录：
优于
原因是第一条sql会在得到第一条符合条件的记录后停止。
高效分页1. 高效的分页使用join技术，利用索引查找到符合条件的id，构造成临时表，用这个小的临时表与原表做join
应该改写成
2. order by没有用到索引有索引（a, b,c ）混合排序规则
缺失了前导列
缺失了中间列
使用了不在索引中的列进行排序
高效地利用primary key随机查询一个错误的做法：
这个sql执行过程中需要全表扫描，并且将数据保存到临时表，这是一个非常耗时的操作。改进的做法，利用偏移量。
相比上面的做法，这种写法能够利用到kind_id上的索引，减少了需要扫描的数据块。但是，如果offset非常大，那么需要扫描的数据块也非常大，极端情况是扫描索引k的所有数据块。最优的做法，利用主键进行范围查找
这个sql利用primary key进行范围查询，完全走索引，并且只读取一条记录，速度非常快。但是，这种用法的限制是primary key必须是int型，并且是连续自增长的。
高效join1. 小表驱动大表进行join2. 避免子查询
子查询是一个影响性能的隐患。应该使用join改写sql。
数据类型1. 避免隐式转换
可以看到，account=的条件并没有用到唯一索引`username`。mysql的server从storage engine中读取所有的记录，使用to_number()函数，将记录中的account转换成数字，被转换后的数字用来和参数比较。我们的测试表里有2条记录，而执行计划中rows的值也是2，并且type的值为ALL，这也说明索引`username`并没有被用到。参数为字符串类型，我们可以看到索引`username`，被使用到了。这是一个经常被误用的做法。
2. 主键不是自增列自增列的主键有多个好处：
插入性能高。 减小page的碎片。 提供二级索引的性能，降低二级索引的空间，因为二级索引存储的是主键的值，并不是page中的行id。MySQL中查询的有关英文字母大小写问题的分析 mysql数据库在做查询时候，有时候是英文字母大小写敏感的，有时候又不是的，主要是由mysql的字符校验规则的设置决定的，通常默认是不支持的大小写
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