我用的數據庫是mysql5.6，下面簡單的介紹下場景
課程表
create?table?Course( c_id?int?PRIMARY?KEY, name?varchar(10) )
數據100條
學生表:
create?table?Student( id?int?PRIMARY?KEY, name?varchar(10) )
數據70000條
學生成績表SC
CREATE?table?SC( sc_id?int?PRIMARY?KEY, s_id?int, c_id?int, score?int )
數據70w條
查詢目的：
查找語文考100分的考生
查詢語句：
select?s.*?from?Student?s?where?s.s_id?in?(select?s_id?from?SC?sc?where?sc.c_id?=?0?and?sc.score?=?100?)
執行時間：30248.271s
暈,為什么這么慢，先來查看下查詢計劃：
EXPLAIN select?s.*?from?Student?s?where?s.s_id?in?(select?s_id?from?SC?sc?where?sc.c_id?=?0?and?sc.score?=?100?)
發現沒有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一個索引，建立索引的字段當然是在where條件的字段。
先給sc表的c_id和score建個索引
CREATE?index?sc_c_id_index?on?SC(c_id); CREATE?index?sc_score_index?on?SC(score);
再次執行上述查詢語句，時間為: 1.054s
快了3w多倍，大大縮短了查詢時間，看來索引能極大程度的提高查詢效率，建索引很有必要，很多時候都忘記建
索引了，數據量小的的時候壓根沒感覺，這優化的感覺挺爽。
但是1s的時間還是太長了，還能進行優化嗎，仔細看執行計劃：
查看優化后的sql:
SELECT ?`YSB`.`s`.`s_id`?AS?`s_id`, ?`YSB`.`s`.`name`?AS?`name` FROM ?`YSB`.`Student`?`s` WHERE ??( ?`YSB`.`s`.`s_id`?,?( ?SELECT ?1 ?FROM ?`YSB`.`SC`?`sc` ?WHERE ?( ?(`YSB`.`sc`.`c_id`?=?0) ?AND?(`YSB`.`sc`.`score`?=?100) ?AND?( ??(`YSB`.`s`.`s_id`)?=?`YSB`.`sc`.`s_id` ?) ?) ?) ?)
補充：這里有網友問怎么查看優化后的語句
方法如下：
在命令窗口執行
有type=all
按照我之前的想法，該sql的執行的順序應該是先執行子查詢
select?s_id?from?SC?sc?where?sc.c_id?=?0?and?sc.score?=?100
耗時：0.001s
得到如下結果：
然后再執行
select?s.*?from?Student?s?where?s.s_id?in(7,29,5000)
耗時：0.001s
這樣就是相當快了啊，Mysql竟然不是先執行里層的查詢，而是將sql優化成了exists子句，并出現了EPENDENT SUBQUERY，
mysql是先執行外層查詢，再執行里層的查詢，這樣就要循環70007*11=770077次。
那么改用連接查詢呢？
SELECT?s.*?from Student?s INNER?JOIN?SC?sc on?sc.s_id?=?s.s_id where?sc.c_id=0?and?sc.score=100
這里為了重新分析連接查詢的情況，先暫時刪除索引sc_c_id_index，sc_score_index
執行時間是：0.057s
效率有所提高，看看執行計劃：
這里有連表的情況出現，我猜想是不是要給sc表的s_id建立個索引
CREATE?index?sc_s_id_index?on?SC(s_id); show?index?from?SC
在執行連接查詢
時間: 1.076s，竟然時間還變長了，什么原因？查看執行計劃：
優化后的查詢語句為：
SELECT ?`YSB`.`s`.`s_id`?AS?`s_id`, ?`YSB`.`s`.`name`?AS?`name` FROM ?`YSB`.`Student`?`s` JOIN?`YSB`.`SC`?`sc` WHERE ?( ?( ?`YSB`.`sc`.`s_id`?=?`YSB`.`s`.`s_id` ?) ?AND?(`YSB`.`sc`.`score`?=?100) ?AND?(`YSB`.`sc`.`c_id`?=?0) ?)
貌似是先做的連接查詢，再進行的where條件過濾
回到前面的執行計劃：
這里是先做的where條件過濾，再做連表，執行計劃還不是固定的，那么我們先看下標準的sql執行順序：
正常情況下是先join再where過濾，但是我們這里的情況，如果先join，將會有70w條數據發送join做操，因此先執行where
過濾是明智方案，現在為了排除mysql的查詢優化，我自己寫一條優化后的sql
SELECT ?s.* FROM ?( ?SELECT ?* ?FROM ?SC?sc ?WHERE ?sc.c_id?=?0 ?AND?sc.score?=?100 ?)?t INNER?JOIN?Student?s?ON?t.s_id?=?s.s_id
即先執行sc表的過濾，再進行表連接，執行時間為：0.054s
和之前沒有建s_id索引的時間差不多
查看執行計劃：
先提取sc再連表，這樣效率就高多了，現在的問題是提取sc的時候出現了掃描表，那么現在可以明確需要建立相關索引
CREATE?index?sc_c_id_index?on?SC(c_id); CREATE?index?sc_score_index?on?SC(score);
再執行查詢：
SELECT ?s.* FROM ?( ?SELECT ?* ?FROM ?SC?sc ?WHERE ?sc.c_id?=?0 ?AND?sc.score?=?100 ?)?t INNER?JOIN?Student?s?ON?t.s_id?=?s.s_id
執行時間為：0.001s，這個時間相當靠譜，快了50倍
執行計劃：
我們會看到，先提取sc，再連表，都用到了索引。
那么再來執行下sql
SELECT?s.*?from Student?s INNER?JOIN?SC?sc on?sc.s_id?=?s.s_id where?sc.c_id=0?and?sc.score=100
執行時間0.001s
執行計劃：
這里是mysql進行了查詢語句優化，先執行了where過濾，再執行連接操作，且都用到了索引。
總結：
1.mysql嵌套子查詢效率確實比較低
2.可以將其優化成連接查詢
3.連接表時，可以先用where條件對表進行過濾，然后做表連接
（雖然mysql會對連表語句做優化）
4.建立合適的索引
5.學會分析sql執行計劃，mysql會對sql進行優化，所以分析執行計劃很重要
索引優化
上面講到子查詢的優化，以及如何建立索引，而且在多個字段索引時，分別對字段建立了單個索引
后面發現其實建立聯合索引效率會更高，尤其是在數據量較大，單個列區分度不高的情況下。
單列索引
查詢語句如下：
select?*?from?user_test_copy?where?sex?=?2?and?type?=?2?and?age?=?10
索引：
CREATE?index?user_test_index_sex?on?user_test_copy(sex); CREATE?index?user_test_index_type?on?user_test_copy(type); CREATE?index?user_test_index_age?on?user_test_copy(age);
分別對sex,type,age字段做了索引，數據量為300w,查詢時間：0.415s
執行計劃：
發現type=index_merge
這是mysql對多個單列索引的優化，對結果集采用intersect并集操作
多列索引
我們可以在這3個列上建立多列索引，將表copy一份以便做測試
create?index?user_test_index_sex_type_age?on?user_test(sex,type,age);
查詢語句：
select?*?from?user_test?where?sex?=?2?and?type?=?2?and?age?=?10
執行時間：0.032s，快了10多倍，且多列索引的區分度越高，提高的速度也越多
執行計劃：
最左前綴
多列索引還有最左前綴的特性：
執行一下語句：
select?*?from?user_test?where?sex?=?2 select?*?from?user_test?where?sex?=?2?and?type?=?2 select?*?from?user_test?where?sex?=?2?and?age?=?10
都會使用到索引，即索引的第一個字段sex要出現在where條件中
索引覆蓋
就是查詢的列都建立了索引，這樣在獲取結果集的時候不用再去磁盤獲取其它列的數據，直接返回索引數據即可
如：
select?sex,type,age?from?user_test?where?sex?=?2?and?type?=?2?and?age?=?10
執行時間：0.003s
要比取所有字段快的多
排序
select?*?from?user_test?where?sex?=?2?and?type?=?2?ORDER?BY?user_name
時間：0.139s
在排序字段上建立索引會提高排序的效率
create?index?user_name_index?on?user_test(user_name)
最后附上一些sql調優的總結，以后有時間再深入研究
1. 列類型盡量定義成數值類型，且長度盡可能短，如主鍵和外鍵，類型字段等等
2. 建立單列索引
3. 根據需要建立多列聯合索引
當單個列過濾之后還有很多數據，那么索引的效率將會比較低，即列的區分度較低，
那么如果在多個列上建立索引，那么多個列的區分度就大多了，將會有顯著的效率提高。
4. 根據業務場景建立覆蓋索引
只查詢業務需要的字段，如果這些字段被索引覆蓋，將極大的提高查詢效率
5. 多表連接的字段上需要建立索引
這樣可以極大的提高表連接的效率
6. where條件字段上需要建立索引
7. 排序字段上需要建立索引
8. 分組字段上需要建立索引
9. Where條件上不要使用運算函數，以免索引失效
