深入理解MySQL慢查询优化(3) -- 案例实操

经过前面内容的理解，我们以及了解了MySQL的优化策略，以及SQL语句的执行流程，接下来我们通过一个问题来学习，如何优化SQL

1. 如何构造一条慢SQL

前面我们介绍了，数据库实现高效查询的核心原则是：增量查询和索引加速，其中索引加速很大程度上也是在为增量查询服务。

要构造一条慢SQL，我们就可以从破坏增量查询入手：

1.1 利用join制造大量计算

select * from employees join salaries 
       on employees.emp_no = salaries.emp_no 
limit 10;

优化思路：给内层表的join列(salaries.emp_no)加上索引，避免全表扫描内层表

1.2 添加where条件

select * from employees join salaries 
       on salaries.emp_no = employees.emp_no 
where salaries.salary > 60000
limit 10;

优化思路：在salaries.salary和employees.emp_no上各建一个索引，实际执行的时候，MySQL就可以先利用salaries.salary上的索引，定位到大于60000的数据，再把salaries作为外层表和employees表join，同时employees表也可以使用 employees.emp_no 定位到需要的数据，这样就消除了where的难度。

1.3 添加多个where条件

select * from employees join salaries 
       on salaries.emp_no = employees.emp_no 
where salaries.salary > 60000 
       and salaries.from_date > '1992-07-12'
limit 10;

优化思路：这里where条件都是同一个表的，可以创建salary和from_date的联合索引，查询时MySQL就可以更具salary和from_date上的联合索引找出 salary > 60000并且from_date > '1992-07-01' 的数据，然后再把salaries作为外层表和内存进行join；如果where条件过多或者并非同一个表的字段，则可以对每个where条件的字段都创建一个索引，使用实际效果好的那一个索引，不推荐使用多个不同的索引共同筛选，因为回表操作的开销无法忽略

1.4 使用left join限制join的顺序

select * from employees left join salaries 
       on salaries.emp_no = employees.emp_no 
where salaries.salary > 60000
       and salaries.from_date > '1992-07-12'
limit 10;

优化思路：这里使用了left join看似强行把employees指定为了外层表，但是，left join 仅比join多了内层表为null的数据，但上述SQL语句中，存在where条件 salaries.salary > 60000 ，null