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Mysql 进阶学习Ⅰ：数据库优化攻略

数据库优化是mysql性能和稳定性的关键环节，本次学习将重点介绍数据库优化的核心内容，包括索引优化、explain分析以及常见问题解除。

为什么要优化数据库？

在实际项目中，随着数据量的增加，普通的增删改查操作如果没有优化，都会带来显著的性能问题。当处理千万级甚至亿级数据量的数据库时，优化显然变得尤为重要。以下是一些常见的优化需求场景：

• 数据查询速度变缓，尤其是在复杂查询（如join、group by、order by和limit）的情况下。
• 数据修改、删除操作表现缓慢。
• 大量数据插入或更新操作导致资源耗尽。

sql 语句执行顺序与执行结果

对比人写和机器执行sql语句的执行顺序，了解数据库查询的底层逻辑，对于优化数据库性能至关重要。

人写sql语句顺序

机器执行sql语句顺序

sql 查询执行计划解析

使用explain关键字可以模拟数据库对sql语句的解析过程，帮助我们了解哪些索引被使用，以及查询的执行成本。以下是explain输出的一般格式：

索引优化指南

什么是索引？

索引是一种优化数据库查询性能的数据结构。它通过在查询字段上建立数据结构，减少数据库在查询时需要检查的行数，为常用查询提供快速访问的途径。

索引的分类与原则

索引失效情况

以下情况可能导致索引失效，甚至导致全表扫描：

• 索引列的条件不满足唯一性或遵循索引结构。
• 列包含复合索引，而查询未从索引的最左列开始。
• 在索引列上执行函数、计算或类型转换操作。
• 索引范围条件未完全对应右边列。
• 查询使用or操作而没有in或union。
• like查询特定字符超过索引能力。
• 需要使用综合索引查询，无法正确利用索引。

如何通过explain分析优化数据库性能？

通过explain命令可以全面了解数据库查询时的情况，关键指标包括：

• id：表示查询的执行顺序，id越小查询越晚。
• select_type：查询类型，能判断是否需要复杂查询优化。
• type：索引使用效率，type越优越好，依次为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。
• key：实际使用的索引。
• possible_keys：可能用到的索引。
• rows：估算的数据读取行数，高读取行数可能存在性能问题。
• Extra：补充信息，提示查询是否利用了优化技巧。

结论

数据库优化是提升应用性能的重要环节，通过合理设计索引、优化查询语句以及定期使用explain工具分析查询性能，能够有效提升数据库的执行效率。我们需要重点关注索引的使用效果，避免索引失效情况，并通过定期监控和分析，持续优化数据库性能。

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