一、为什么要对SQL进行优化？
由于业务数据量的增多，SQL的执行效率对程序的运行效率影响增大，此时就需要对SQL进行优化。
二、SQL优化的方法
1.查询sql尽量不要使用select * ，而是具体字段。
节省资源，减少开销。
2.避免在where子句中使用or来连接条件。
反例：
SELECT * FROM user WHERE id=1 OR salary=5000正例：使用union all把两个sql结果合并。
SELECT * FROM user WHERE id=1union allSELECT * FROM user WHERE salary=5000
使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。
对于or没有索引的salary这种情况，假设它走了id的索引，但是走到salary查询条件时，它还得全表扫描。
3.尽量使用数值替代字符串类型
正例：
主键（id）：primary key优先使用数值类型int
性别（gender）：0代表女，1代表男；数据库没有布尔类型，mysql推荐使用tinyint
因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中的每一个字符，而对于数值型而言只需要比较一次就够了，字符会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
4.使用varchar代替char
varchar是变长字段，按数据内容实际长度存储，可以节省存储空间；
char按声明大小存储，不足时补空格；
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，varchar效率更高
5.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先考虑在where及order by，group by涉及的列上建立索引。
6.应尽量避免索引失效。
6.1 应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where num=10 or num=20
6.2 in和not in也要慎用，否则会导致全表扫描。
如：select id from t where num in (1,2,3),对于连续的数值，能用between就不要用in，即改写为：
select id from t where num between 1 and 3;
6.3 模糊查询也将导致全表扫描
select id from t where name like '%abc%'
6.4 应尽量避免在where子句种对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where substring(name,1,3)='abc'
7.提高group by语句效率
反例：先分组，再过滤。
正例：先过滤，再分组。
8.清空表时优先使用truncate
truncate table 比delete速度快，且使用的系统和事务日志资源少。
delete语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。truncate table通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据。
9.表连接不宜太多，索引不宜太多，一般5个以内。
联的表个数越多，编译的时间和开销也就越大。
每次关联内存中都生成一个临时表。
应该把连接表拆成几个较小的几个执行，可读性更高。
10.深度分页问题
反例：select id,name from account limit 100000,10;
正例：select id,name from account where id > 100000 order by limit 10;
详细请看下文链接：
https://blog.csdn.net/qq_43631716/article/details/117172605
11.使用explain分析SQL执行计划
三、执行计划
explain：
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MYSQL是如何处理自己的SQL语句的。分析自己的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
explain作用：
1.表的读取顺序
2.数据读取操作的操作类型
3.哪些索引可以被使用
4.哪些索引可以被实际使用
5.表之间的引用
explain使用：
在select语句之前增加explain关键字，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行SQL
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id>3
explain出来的信息有12列，分别是：
id, select_type, table, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows, Extra
概要描述：
1.id：选择标识符
2.select_type：表示查询的类型
3.table：输出结果集的表
4.type：表示表的连接类型
5.possible_keys：表示查询时，可能使用的索引
6.key：表示实际使用的索引
7.key_len：索引字段的长度
8.rows：扫描出的行数（估算的行数）
9.Extra列：附加信息
id：
select识别符，这是select的查询编号
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行。
SELECT * FROM users u,test t WHERE u.id = t.id
SELECT * FROM users u WHERE u.id = (SELECT id FROM test t WHERE id =1)
select_type：
表示查询中每个select子句的类型
1）SIMPLE（简单SELECT，不使用UNION或子查询等）
2）PRIMARY(子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)
3）SUBQUERY（子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询）
4）DERIVED（派生表的SELECT，FROM子句的子查询）
5）UNION（UNION中的第二个或后面的SELECT语句）
type:
对表的访问形式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。
常用的类型有：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL(从左到右，性能从好到差)
system：
表只有一行记录（等于系统表），平时不会出现，可忽略不计。
const：
表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引。
eq_ref：
唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。
ref：
非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体。
range：
值检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是你在where语句中出现了between、<、>、in等查询，这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引。
index：
Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。也就是说，虽然ALL和Index都是读全表，但Index是从索引中读取的，而ALL是从硬盘中读取的。
ALL：
Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行。
一般来说：得至少保证查询达到range级别，最好能达到ref
possible_keys：
显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。
查询涉及到的字段上，若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。
key：
实际使用的索引。如果为NULL，则没有索引，或者索引失效。
key_len：
表中索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引长度。在不损失精确度的情况下，长度越短越好。
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