SQL优化

不要让查询优化器为难

尽量缩短寻址路程

尽量减少IO

关于SQL优化的思路，一般都是使用执行计划看看是否用到了索引，主要可能有两大类情况：

对业务字段建立了二级联合索引，但是MySQL错误地觉得走主键聚族索引全表扫描效率更高，而没有走二级索引

走二级索引，但是引起了几万、几十万的回表，此时还不如利用聚簇索引进行正序或者倒序的全表扫描，配合limit n，全表扫描只需要扫到符合条件的n条就停止

案例一：千万级用户的运营查询优化-去掉半连接

案例二：亿级商品按类别/子类别查询的SQL优化-force index强制走某索引

也就是说这里的问题，

其实如果就算MySQL判断走错了索引，但是，因为只limit 10，如果能在全表扫描的过程中很快的就找到了满足条件的10条元素，那么就能很快的截断执行流程并直接返回，从而避免对整张表一扫到底，结果还没有凑齐满足条件的10条元素

案例三：十亿级评论表单商品几十万评论的深分页问题-优先主键全表扫描

案例四：千万级数据删除导致的慢查询-减少长事务

上面就是核心问题，就是每条数据都要去undo log中往前追溯，找属于自己能看到的版本对应的数据，一条两条可能速度不影响，如果上千万的数据都是这种，那么就影响很大了

案例五：跨库查询如何优化

案例六：订单量少的商户才出现慢查询

查询十月份某商户所有成功的订单，并取前10条

命中了十月份的时间索引数据有2300w条，并且这2300w的时间索引中没有商户id这个字段，就需要回表

如果该商户id下的订单非常多，那么在命中了十月份的时间索引里面，就很容易就查到了10条符合条件的数据，然后查询流程就截止并直接返回了

解决方法

• 直接去掉走强制索引，mysql就有很大的概率走merchant_id索引，而merchant_id是一个基数很大的索引字段，区分度很大
• 把时间和商户id做一个联合索引，时间如果是必选的，那么把时间放首位（但是，如果已有数据超过几千万上亿，重建联合索引耗费时间肯定巨大，所以优先考虑方法一）