前言

本章使用的测试数据库为GreatSQL8.0.25版本

(Wed Aug  3 16:17:03 2022)[root@GreatSQL][(none)]>select version();+-----------+| version() |+-----------+| 8.0.25-16 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)

都有哪些维度可以进行数据库调优?简言之:

• 索引失效、没有充分利用到索引——索引建立
• 关联查询太多JOIN (设计缺陷或不得已的需求)——SQL优化
• 服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等)——调整my.cnf。
• 数据过多——分库分表

关于数据库调优的知识点非常分散。不同的DBMS，不同的公司，不同的职位，不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。

虽然SQL查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化两大块。

• 物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化，这里重点需要掌握索引的使用。
• 逻辑查询优化就是通过SQL等价变换提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法执行效率可能更高。

一、数据准备

学员表 插 50万 条， 班级表 插 1万 条。

二、索引失效案例

MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

• 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
• 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。

大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。

其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器?基于cost开销(CostBaseOptimizer)，它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer)，也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。

全值匹配

意思是创建联合索引多个索引同时生效。

系统中经常出现的sql语句如下:

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30;EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 and classId=4;EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 and classId=4 AND name = 'abcd';

没有建立索引前

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 and classId=4 AND name = 'abcd' ;Empty set，1 warning ( 0.28 sec)

建立索引

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age, classId, name);

建立索引后执行:

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age=30 and classId=4 AND name = 'abcd';Empty set,1 warning (0.01 sec)

可以看到，创建索引前的查询时间是0 .28秒，创建索引后的查询时间是0.01秒，索引帮助我们极大的提高了查询效率。

最佳左前缀法则

在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.name = 'abcd';# 走`idx_age_classid_name`   使用了Using index condition

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.classid=1 AND student.name = 'abcd' ;# 没有索引匹配上。 

索引idx_age_classid_name还能否正常使用?

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE classid=4 and student.age=30 AND student.name = 'abcd' ;

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

mysq1> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE* FROM student WHERE student.age=30 AND student.name ='abcd';# 只用到了一部分索引，age

结论:
MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。 如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时，多列(或联合）索引不会被使用。

• 索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

主键插入顺序

主键都是按照从小到大顺序排列的，如果我们插入的数值忽大忽小，就会导致页面分裂也就意味着性能损耗所以我们要避免这样的损耗，最好让插入的数值主键按依次递增，这样的主键占用空间小，顺序写入，减少页分裂。

计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

如果SELECT语句用上函数就会导致索引失效

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.name,3) = 'abc';

• 函数失效

例如这里的第二句就导致了索引失效
所以说尽量不要使用函数

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name LIKE 'abc%';

• 计算失效

如果使用上计算的话，也会导致索引失效

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE id, stuno, NAME FROM student WHERE stuno+1 = 900001;

类型转换导致索引失效

name列设置的类型是VARCHAR，但是在查询的时候是数值类型，如下：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=123;

就会导致索引的失效

设计实体类属性时，一定要与数据库字段类型相对应。否则，就会出现类型转换的情况。

范围条件右边的列索引失效

创建索引

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age, classId, name);

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.age=30 AND student.classId>20 AND student.name = 'abc';

因为student.classId>20使用了范围查询，所以导致了student.name = 'abc';这个列的索引失效了，name字段没有用上索引
解决方法如下：

create index idx_age_name_cid on student(age, name, classId);

把name列放到范围查找classId的前面

那些属于范围呢？

• 大于等于，大于，小于等于，小于
• between

应用开发中范围查询，例如： 金额查询，日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。(创建的联合索引中，务必把范围涉及到的字段写在最后)

不等于(!= 或者<>)索引失效

创建一个name字段的索引

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);

查询语句

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.name != 'abc';

可以看到，索引已经失效了，type类型为ALL

is null可以使用索引，is not null无法使用索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NULL;IS NULL 可以使用到索引

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age IS NOT NULL;IS NO NULL索引失效

• 结论 最好在设计数据表的时候就将字段设置为NOT NULL约束，比如你可以将INT类型的字段，默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串。 拓展: 同理，在查询中使用not like也无法使用索引，导致全表扫描。

like以通配符%开头索引失效

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引就不会起作用。只有“%"不在第一个位置，索引才会起作用。

拓展Alibaba《Java开发手册》 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

OR 前后存在非索引的列，索引失效

创建索引CREATE INDEX idx_age ON student(age);

未使用到索引EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 10 OR classid = 100;

在WHERE子句中，如果在OR前的条件列进行了索引，而在OR后的条件列没有进行索引，那么索引会失效。也就是说，OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。

因为OR的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条伴列进行了索引是没有意义的，只要有条件列没有进行索引，就会进行全表扫描，因此索引的条件列也会失效。

数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的 字符集 进行比较前需要进行 转换会造成索引失效。

练习和建议

假设:index(a,b,c)

一般性建议:

• 对于单列索引,l尽量选择针对当前查询过滤性更好的索引
• 在选择组合索引的时候，当前查询中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。。在选择组合
• 索引的时候，尽量选择能够包含当前查询中的where子句中更多字段的索引。
• 在选择组合索引的时候，如果某个字段可能出现范围查询时，尽量把这个字段放在索引次序的最后面。

关联查询优化

采用左外连接

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | type  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   19 |   100.00 | NULL                                       ||  1 | SIMPLE      | book  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   19 |   100.00 | Using where; Using join buffer (hash join) |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

type走的是ALL

添加索引优化：

# 添加索引CREATE INDEX Y ON book(card); #【被驱动表】，可以避免全表扫描EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` LEFT JOIN book ON type.card = book.card;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref            | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | type  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL           |   19 |   100.00 | NULL        ||  1 | SIMPLE      | book  | NULL       | ref  | Y             | Y    | 4       | test.type.card |    1 |   100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

可以看到第二行的 type 变为了 ref，rows 也变成了优化比较明显。这是由左连接特性决定的。LEFT JOIN条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以右边是我们的关键点一定需要建立索引 。
如果只能添加一边的索引，那就给被驱动表添加上索引。

采用内连接

• 在上的是驱动表，在下的是被驱动表 先删除掉两个索引

drop index X on type;drop index Y on book;

换成 inner join（MySQL自动选择驱动表）

mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | type  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   19 |   100.00 | NULL                                       ||  1 | SIMPLE      | book  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   19 |    10.00 | Using where; Using join buffer (hash join) |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)

可以看到TYPE的类型是ALL
现在添加索引

create index Y on book(card);再查看执行计划EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref            | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | type  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL           |   19 |   100.00 | NULL        ||  1 | SIMPLE      | book  | NULL       | ref  | Y             | Y    | 4       | test.type.card |    1 |   100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)可以看到添加了索引以后，book自动变成被驱动表

对于内连接来说，查询优化器可以决定谁作为驱动表，谁作为被驱动表出现的

我们现在把另一个也添加上索引

create index X on type(card);mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref            | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | book  | NULL       | index | Y             | Y    | 4       | NULL           |   19 |   100.00 | Using index ||  1 | SIMPLE      | type  | NULL       | ref   | X             | X    | 4       | test.book.card |    1 |   100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+----------------+------+----------+-------------+2 rows in set, 2 warnings (0.00 sec)可以看到，驱动表的关系就变化了

这里刚给type加了索引后，驱动表和被驱动表还是原来的样子。

给type 继续加了一些数据后，优化器会判断，哪个数据比较少。就作为驱动表

结论：

• 内连接 主被驱动表是由优化器决定的。优化器认为哪个成本比较小，就采用哪种作为驱动表。
• 如果两张表只有一个有索引，那有索引的表作为被驱动表。 原因：驱动表要全查出来。有没有索引你都得全查出来。
• 两个索引都存在的情况下， 数据量大的作为被驱动表（小表驱动大表） 原因：驱动表要全部查出来，而大表可以通过索引加快查找

join语句原理

join方式连接多个表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL5.5欣本之刖，MySQL只文持一种表间关联方式，就是嵌套循环(Nested Loop Join)。如果关联表的数据量很大，则join关联的执行时间会非常长。在MySQL5.5以后的版本中，MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。

1.驱动表和被驱动表

驱动表就是主表，被驱动表就是从表、非驱动表。数据量小的作为驱动表，数据量大的作为被驱动表

• 对于内连接来说:

SELECT * FROM A JOIN B ON ...

A一定是驱动表吗?不一定，优化器会根据你查询语句做优化，决定先查哪张表。先查询的那张表就是驱动表，反之就是被驱动表。通过explain关键字可以查看。

• 对于外连接来说:

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON ...#或SELECT *FROM B RIGHT JOIN A ON ...

通常，大家会认为A就是驱动表，B就是被驱动表。但也未必。测试如下:

CREATE TABLE a(f1 INT,f2 INT,INDEX(f1))ENGINE=INNODB;CREATE TABLE b(f1 INT,f2 INT)ENGINE=INNODB;INSERT INTO a VALUES(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6);INSERT INTO b VALUES (3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8);测试1mysql> EXPLAIN SELECT* FROM a LEFT JOIN b ON (a.f1=b.f1)WHERE (a.f2=b.f2);+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref       | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | b     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL      |    6 |   100.00 | Using where ||  1 | SIMPLE      | a     | NULL       | ref  | f1            | f1   | 5       | test.b.f1 |    1 |    16.67 | Using where |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-----------+------+----------+-------------+2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)可以看到b表居然是驱动表mysql> show warnings\G*************************** 1. row ***************************  Level: Note   Code: 1003Message: /* select#1 */ select `test`.`a`.`f1` AS `f1`,`test`.`a`.`f2` AS `f2`,`test`.`b`.`f1` AS `f1`,`test`.`b`.`f2` AS `f2` from `test`.`a` join `test`.`b` where ((`test`.`a`.`f1` = `test`.`b`.`f1`) and (`test`.`a`.`f2` = `test`.`b`.`f2`))1 row in set (0.00 sec)被优化成了 join#测试2EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b oN (a.f1=b.f1) AND (a.f2=b.f2);mysql> EXPLAIN SELECT * FROM a LEFT JOIN b oN (a.f1=b.f1) AND (a.f2=b.f2);+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | a     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    6 |   100.00 | NULL                                       ||  1 | SIMPLE      | b     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    6 |   100.00 | Using where; Using join buffer (hash join) |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)b变成了被驱动表mysql> show warnings\G*************************** 1. row ***************************  Level: Note   Code: 1003Message: /* select#1 */ select `test`.`a`.`f1` AS `f1`,`test`.`a`.`f2` AS `f2`,`test`.`b`.`f1` AS `f1`,`test`.`b`.`f2` AS `f2` from `test`.`a` left join `test`.`b` on(((`test`.`b`.`f2` = `test`.`a`.`f2`) and (`test`.`b`.`f1` = `test`.`a`.`f1`))) where true1 row in set (0.00 sec)可以看到还是left join

2.Simple Nested-Loop Join(简单嵌套循环连接)

算法相当简单，从表A中取出一条数据1，遍历表B，将匹配到的数据放到result…以此类推，驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断:

这个例子是在没有索引的情况，做了全表扫描

可以看到这种方式效率是非常低的，以上述表A数据100条，表B数据1000条计算，则A*B=10万次。开销统计如下:

当然MySQL肯定不会这么粗暴的去进行表的连接，所以就出现了后面的两种对Nested-Loop Join优化算法。

Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)

Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数，所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配，避免和内层表的每条记录去进行比较，这样极大的减少了对内层表的匹配次数。

驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问，因为索引查询的成本是比较固定的，故MySQL优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表(外表)。

如果被驱动表加索引，效率是非常高的，但如果索引不是主键索引，所以还得进行一次回表查询。相比，被驱动表的索引是主键索引，效率会更高。

Block Nested-Loop Join(块嵌套循环连接)

如果存在索引，那么会使用index的方式进行join，如果join的列没有索引，被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表，其表中的记录都会被加载到内存中，然后再从驱动表中取一条与其匹配，匹配结束后清除内存，然后再从驱动表中加载一条记录，然后把被驱动表的记录在加载到内存匹配这样周而复始，大大增加了I0的次数。为了减少被驱动表的Io次数，就出现了Block Nested-Loop Join的方式。

不再是逐条获取驱动表的数据，而是一块一块的获取，引入了join buffer缓冲区，将驱动表join相关的部分数据列(大小受join buffer的限制)缓存到join buffer中，然后全表扫描被驱动表被驱动表的每—条记录—次性和join
buffer中的所有驱动表记录进行匹配（内存中操作)，将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次，降低了被驱动
表的访问频率。

注意:
这里缓存的不只是关联表的列, select后面的列也会缓存起来。（存的是驱动表）
在一个有N个join关联的sql中会分配N-1个join buffer。所以查询的时候尽量减少不必要的字段，可以让joinbuffer中可以存放更多的列。

参数设置：

• block_nested_loop 通过show variables like '%optimizer_switch%'查看block_nested_loop状态。默认是开启的。
• join_buffer_size 驱动表能不能一次加载完，要看join buffer能不能存储所有的数据，默认情况下join_buffer_size=256k。

mysql> show variables like '%join_buffer%';+------------------+--------+| Variable_name    | Value  |+------------------+--------+| join_buffer_size | 262144 |+------------------+--------+1 row in set (0.00 sec)

join_buffer_size的最大值在32位系统可以申请4G，而在64位操做系统下可以申请大于4G的Join Buffer空间(64位Windows除外，其大值会被截断为4GB并发出警告)。

5.Join小结

1、整体效率比较:INLJ > BNLJ > SNLJ

2、永远用小结果集驱动大结果集(其本质就是减少外层循环的数据数量)(小的度量单位指的是表行数*每行大小)

# straight_join 不然优化器优化谁是驱动表  驱动表 straight_join 被驱动表# 这个例子是说t2 的列比较多，相同的join buffer 加的会比较少。所以不适合用t2 作为  ！！！驱动表select t1.b,t2.* from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=180;#推荐select t1.b,t2.* from t2 straight_join t1 on (t1.b=t2.b) where t2.id<=100;#不推荐

3.为被驱动表匹配的条件增加索引(减少内层表的循环匹配次数)

4、增大join buffer size的大小(一次缓存的数据越多，那么内层包的扫表次数就越少)

5、减少驱动表不必要的字段查询（字段越少，join buffer 所缓存的数据就越多)

6、在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与join的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。

Hash Join

从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ，因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join默认都会使用hash join

• Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况，Nested Loop是个较好的选择。
• Hash Join是做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小(相对较小)的表利用Join Key在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与Hash表匹配的行。 这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。 在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。 它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中，并提供最好的性能。大多数人都说它是Join的重型升降机。Hash Join只能应用于等值连接(如WHERE A.COL1=B.COL2)，这是由Hash的特点决定的。

小结

• 保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引
• 需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
• LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表。减少外层循环的次数。
• INNER JOIN 时，MySQL会自动将小结果集的表选为驱动表。选择相信MySQL优化策略。
• 能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)
• 不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用 JOIN 来代替子查询。
• 衍生表建不了索引

4. 子查询优化

MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询，即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。

子查询是MySQL的一项重要的功能，可以帮助我们通过一个SQL语句实现比较复杂的查询。但是，子查询的执行效率不高。 原因:

①执行子查询时MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表，然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后，再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

②子查询的结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。

③对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。

在MySQL中，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询 。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快，如果查询中使用索引的话，性能就会更好。

结论: 尽量不要使用NOT IN 或者NOT EXISTS，用 LEFT JOIN Xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代

5.排序优化

• 问题:

在WHERE 条件字段上加索引但是为什么在ORDER BY字段上还要加索引呢?

• 回答:

在MySQL中，支持两种排序方式，分别是FileSort和Index排序。

• Index 排序中，索引可以保证数据的有序性，不需要再进行排序，效率更高。
• FileSort 排序则一般在内存中进行排序，占用CPU较多。如果待排结果较大，会产生临时文件I/O到磁盘进行排序的情况，效率较低。

优化建议:

1.SQL中，可以在WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引，目的是在WHERE子句中避免全表扫描，在ORDER BY子句避免使用FileSort排序。当然，某些情况下全表扫描，或者FileSort排序不一定比索引慢。但总的来说，我们还是要避免，以提高查询效率。

2.尽量使用Index完成ORDER BY排序。如果WHERE和ORDER BY后面是相同的列就使用单索引列;如果不同就使用联合索引。

3.无法使用Index时，需要对FileSort方式进行调优。

INDEX a_b_c( a, b,c)order by 能使用索引最左前缀- ORDER BY a- ORDER BY a, b- ORDER BY a , b, c- ORDER BY a DESC, b DESC,c DESC# 如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量，则order by 能使用索引- WHERE a = const ORDER BY b, c- WHERE a = const AND b = const ORDER BY c- WHERE a = const ORDER BY b, c- WHERE a = const AND b > const ORDER BY b , c# 不能使用索引进行排序- ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC/*排序不一致*/- WHERE g = const ORDER BY b,c/*丢失a索引*/- WHERE a = const ORDER BY c/*丢失b索引*/- WHERE a = const ORDER BY a, d /*d不是索引的一部分*/- WHERE a in (...) ORDER BY b,c /*对于排序来说，多个相等条件也是范围查询*/

索引只会用到一个，没办法一个索引用来where 一个索引用来 order by。但是可以建立联合索引。

案例实战

ORDER BY子句，尽量使用Index方式排序，避免使用FileSort方式排序。

场景:查询年龄为30岁的，且学生编号小于101000的学生，按用户名称排序：

EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno < 101000 ORDER BY NAME;

结论: type是ALL，即最坏的情况。Extra里还出现了Using filqsort,也是最坏的情况。优化是必须的。

方案一  为了去掉filesort我们可以把索引建成

#创建新索引CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;

方案二 尽量让where的过滤条件和排序使用上索引

create index idx_age_stuno_name on student(age,stuno,name);EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;

下面这个方案虽然使用了Using filesort但是速度反而更快了。

原因

所有的排序都是在条件过滤之后才执行的 。所以，如果条件过滤掉大部分数据的话，剩下几百几千条数据进行排序其实并不是很消耗性能，即使索引优化了排序，但实际提升性能很有限。相对的stuno<101000这个条件，如果没有用到索引的话，要对几万条的数据进行扫描，这是非常消耗性能的，所以索引放在这个字段上性价比最高，是最优选择。

结论:

1．两个索引同时存在，MySQL自动选择最优的方案。(对于这个例子MySQL选择idx_age_stuno_name)。但是，随着数据量的变化，选择的索引也会随之变化的。

1. 当【范围条件】和【group by或者order by】的字段出现二选一时，优先观察条件字段的过滤数量，如果过滤的数据足够多，而需要排序的数据并不多时，优先把索引放在范围字段上。反之，亦然。

filesort算法:双路排序和单路排序

排序的字段若如果不在索引列上，则filesort会有两种算法: 双路排序和 单路排序

双路排序（慢)

• MySQL 4.1之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据，读取行指针和order by列，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从磁盘取其他字段。
• 取一批数据，要对磁盘进行两次扫描，众所周知，lo是很耗时的，所以在mysql4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。

单路排序（快)

从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对E们西亿HR但是它会使用更多的空间，因为它把每一效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机Io变成了顺序IO,行都保存在内存中了。

结论及引申出的问题

• 由于单路是后出的，总体而言好过双路
• 但是用单路有问题 在sort_buffer中，单路比多路要多占用更多空间，因为单路是把所有字段都取出,所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量，导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据，进行排序〈创建tmp文件，多路合并)，排完再取sort_buffer容量大小，再排…从而多次I/O。单路本来想省一次I/o操作，反而导致了大量的I/0操作，反而得不偿失。

filesort 优化策略

1.尝试提高 sort_buffer_size

• 不管用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针对每个进程 (connection)的1M-8M之间调整。MySQL5.7，InnoDB存储引擎默认值是1048576字节，1MB。

mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%sort_buffer_size%';+-------------------------+---------+| Variable_name           | Value   |+-------------------------+---------+| innodb_sort_buffer_size | 1048576 || myisam_sort_buffer_size | 8388608 || sort_buffer_size        | 262144  |+-------------------------+---------+3 rows in set (0.00 sec)

2尝试提高max_length_for_sort_data

• 提高这个参数，会增加用改进算法的概率。

mysql> SHow VARIABLES LIKE '%max_length_for_sort_data%';+--------------------------+-------+| Variable_name            | Value |+--------------------------+-------+| max_length_for_sort_data | 4096  |+--------------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)

• 但是如果设的太高，数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大，明显症状是高的磁盘I/o活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列的总长度大于max_length_for_sort_data使用双路算法，否则使用单路算法。1024-8192字节之间调整

3.Order by时select*是一个大忌。最好只Query需要的字段。
原因:

• 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data，而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时，会用改进后的算法――单路排序，否则用老算法――多路排序。
• 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer_size的容量，超出之后，会创建tmp文件进行合并排序，导致多次I/o，但是用单路排序算法的风险会更大一些，所以要提高sort_buffer_size。

GROUP BY优化

• group by使用索引的原则几乎跟order by一致，group by即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引。.
• group by先排序再分组，遵照索引建的最佳左前缀法则
• 当无法使用索引列，增大max_length_for_sort_data和sort_buffer_size参数的设置
• where效率高于having，能写在where限定的条件就不要写在having中了
• 减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做
• Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
• 包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。

优化分页查询

一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000,10，此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。

EXPLAIN SELECT * FROM student LIMIT 2000000,10;

优化思路一
在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

EXPLAIN SELECT * FROM student t, ( SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10) a WHERE t.id = a.id;

优先考虑覆盖索引

什么是覆盖索引？

理解方式一 索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

理解方式二  非聚簇复合索引的一种形式，它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列（即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段）。

简单说就是， 索引列+主键 包含SELECT 到 FROM之间查询的列 。

覆盖索引的利弊

好处：

1. 避免Innodb表进行索引的二次查询（回表）

Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据，在查找到相应的键值后，还需通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。

在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所要的数据，避免了对主键的二次查询，减少了IO操作，提升了查询效率。

2. 可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于I0密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

3.数据在索引里面数据量少更紧凑

索引肯定是比原来的数据，数据量少。。这样就可以减少IO.

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

弊端：

索引字段的维护总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务DBA，或者称为业务数据架构师的工作。

如何给字符串添加索引

模拟一个开发需求，这里有一个教师表

create table teacher(ID bigint unsigned primary key,email varchar(64),...)engine=innodb;

可以看到，如果用户需要用邮箱登录的话，就会用到全表扫描，例如：

mysql> select col1, col2 from teacher where email='xxx';  

前缀索引

MySQL是支持前缀索引的。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串

mysql> alter table teacher add index index1(email);#或mysql> alter table teacher add index index2(email(6))

如果使用的是index1（即email整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：

从index1索引树找到满足索引值是’ zhang@xxx.com ’的这条记录，取得ID2的值；
到主键上查到主键值是ID2的行，判断email的值是正确的，将这行记录加入结果集；
取index1索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足email=’ zhang@xxx.com ’的
条件了，循环结束。
这个过程中，只需要回主键索引取一次数据，所以系统认为只扫描了一行。

如果使用的是index2（即email(6)索引结构），执行顺序是这样的：

从index2索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是ID1；
到主键上查到主键值是ID1的行，判断出email的值不是’ zhang@xxx.com ’，这行记录丢弃；
取index2上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出ID2，再到ID索引上取整行然
后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；
重复上一步，直到在idxe2上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。
也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。前面
已经讲过区分度，区分度越高越好。因为区分度越高，意味着重复的键值越少。

前缀索引对覆盖索引的影响

结论：

使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

10. 索引下推

使用前后对比

Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中新特性，是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式，减少回表的操作。

在索引的遍历过程中，对索引中包含字段先做判断。判断数据是否符合WHERE语句中的条件，直接将字段不满足的数据行排除，从而减少回表的次数。

索引下推就是在查询时，首先只读取索引元组（而不是整行数据），通过索引元组来判断数据是否符合WHERE语句中的条件，然后只对其中符合条件的行再读取整行数据来进行其他WHERE条件的判断。

总的来说是通过把索引过滤条件下推到存储引擎，来减少 MySQL 存储引擎访问基表的次数以及 MySQL 服务层访问存储引擎的次数。

在不使用ICP索引扫描的过程：

• storage层：只将满足index key条件的索引记录对应的整行记录取出，返回给server层
• server 层：对返回的数据，使用后面的where条件过滤，直至返回最后一行。 使用前后的成本差别
• 如果没有ICP，存储引擎会遍历索引以定位基表中的行，并将它们返回给MySQL服务器，由MySQL服务器评估WHERE后面的条件是否保留行。
• 启用ICP后，如果部分WHERE条件可以仅使用索引中的列进行筛选，则MySQL服务器会把这部分WHERE条件放到存储引擎筛选。然后，存储引擎通过使用索引条目来筛选数据，并且只有在满足这一条件时才从表中读取行。 好处: ICP可以减少存储引擎必须访问基表的次数和MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。但是，ICP的加速效果取决于在存储引擎内通过ICP筛选掉的数据的比例。

举例：

EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 > 'z' AND key1 LIKE '%a';

这里条件like ‘%a’ 其实可以在索引里面，索引中算出来哪些符合条件。过滤出符合条件的，再回表 。这样回表的数据可以减少很多。还有一个好处，没有索引下推，就需要把数据都回表查出来，这些数据可能在不同的页当中，又会产生IO 条件下推，下推到下一个条件符不符合。

ICP的开启/关闭

默认情况下启用索引条件下推。可以通过设置系统变量optimizer_switch控制:index_condition_pushdown

#打开索引下推SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on ' ;#关闭索引下推SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown= off' ;

使用索引条件下推时，EXPLAIN语句输出结果中Extra列内容显示为Using index condition

ICP的使用条件

• explain显示的执行计划中type值（join 类型）为 range 、 ref 、 eq_ref 或者 ref_or_null 可以使用ICP
• ICP可以用于InnoDB和MyISAM表，包括分区表InnoDB和MyISAM表
• 对于InnoDB表，ICP仅用于二级索引。ICP的目标是减少全行读取次数，从而减少I/o操作。
• 当SQL使用覆盖索引时，不支持ICP。因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。
• 相关子查询的条件不能使用ICP
• 并非全部where条件都可以用ICP筛选，如果where条件的字段不在索引列中，还是要读取整表的记录到server端做where过滤。

普通索引 vs 唯一索引

从性能的角度考虑，你选择唯一索引还是普通索引呢？选择的依据是什么呢？
假设，我们有一个主键列为ID的表，表中有字段k，并且在k上有索引，假设字段 k 上的值都不重复。

create table test( id int primary key, k int not null, name varchar(16), index (k))engine=InnoDB;表中R1~R5的(ID,k)值分别为(100,1)、(200,2)、(300,3)、(500,5)和(600,6)

查询过程

假设，执行查询的语句是 select id from test where k=5。

• 对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录(5,500)后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足k=5条件的记录。
• 对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。

那么，这个不同带来的性能差距会有多少呢？答案是微乎其微

更新过程

为了说明普通索引和唯一索引对更新语句性能的影响这个问题，介绍一下change buffer。

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下， InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中 ，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行changebuffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为 merge 。除了 访问这个数据页 会触发merge外，系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge操作。

如果能够将更新操作先记录在change buffer， 减少读磁盘 ，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用 buffer pool 的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率。唯一索引的更新就不能使用change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。

如果要在这张表中插入一个新记录(4,400)的话，InnoDB的处理流程是怎样的？

change buffer的使用场景

普通索引和唯一索引应该怎么选择？其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对 更新性能 的影响。所以，建议你 尽量选择普通索引 。

在实际使用中会发现， 普通索引 和 change buffer 的配合使用，对于 数据量大 的表的更新优化 还是很明显的。

如果所有的更新后面，都马上 伴随着对这个记录的查询 ，那么你应该 关闭change buffer 。而在其他情况下，change buffer都能提升更新性能。

由于唯一索引用不上change buffer的优化机制，因此如果 业务可以接受 ，从性能角度出发建议优先考虑非唯一索引。但是如果"业务可能无法确保"的情况下，怎么处理呢？

• 首先， 业务正确性优先 。我们的前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”的情况下，讨论性能问题。如果业务不能保证，或者业务就是要求数据库来做约束，那么没得选，必须创建唯一索引。这种情况下，本节的意义在于，如果碰上了大量插入数据慢、内存命中率低的时候，给你多提供一个排查思路。
• 然后，在一些“ 归档库 ”的场景，你是可以考虑使用唯一索引的。比如，线上数据只需要保留半年，然后历史数据保存在归档库。这时候，归档数据已经是确保没有唯一键冲突了。要提高归档效率，可以考虑把表里面的唯一索引改成普通索引。

其它查询优化策略

EXISTS 和 IN 的区分

问题：

不太理解哪种情况下应该使用 EXISTS，哪种情况应该用 IN。选择的标准是看能否使用表的索引吗？

回答：

索引是个前提，其实选择与否还是要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表。在这种方式下效率是最高的。

比如下面这样:

SELECT *FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)SELECT *FROM A WHERE EXISTS (SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc)

当A小于B时，用EXISTS。因为EXISTS的实现，相当于外表循环，实现的逻辑类似于:

for i in A for j in B  if j.cc == i.cc then ...

当B小于A时用IN，因为实现的逻辑类似于:

for i in B for j in A  if j.cc == i.cc then ...

哪个表小就用哪个表来驱动，A表小就用EXISTS，B表小就用IN。

COUNT(*) 与 COUNT(具体字段) 效率

问: 在MySQL中统计数据表的行数，可以使用三种方式: SELECT COUNT(*)、SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(具体字段)，使用这三者之间的查询效率是怎样的?

答:
前提: 如果你要统计的是某个字段的非空数据行数，则另当别论，毕竟比较执行效率的前提是结果一样才可以。

环节1: COUNT()和COUNT(1)都是对所有结果进行COUNT，COUNT()和COUNT(1)本质上并没有区别(二者执行时间可能略有差别，不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的)。如果有WHERE子句，则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计; 如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计。

环节2: 如果是MyISAM存储引擎，统计数据表的行数只需要o(1)的复杂度，这是因为每张 MyISAM的数据表都有一个meta 信息存储了row_count值，而一致性则由表级锁来保证。

如果是InnoDB存储引擎，因为InnoDB支持事务，采用行级锁和MVCC机制，所以无法像MyISAM一样，维护一个row_count变量，因此需要采用扫描全表，是o(n) 复杂度，进行循环＋计数的方式来完成统计。

环节（重点）3: 在InnoDB引擎中，如果采用COUNT(具体字段)来统计数据行数，要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引，聚簇索引包含的信息多，明显会大于二级索引(非聚簇索引)。对于COUNT(*)和COUNT(1)来说，它们不需要查找具体的行，只是统计行数，系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。

如果有多个二级索引，会使用key_len 小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候，才会采用主键索引来进行统计。

关于SELECT(*)

在表查询中，建议明确字段，不要使用 * 作为查询的字段列表，推荐使用SELECT <字段列表> 查询。

原因：

① MySQL 在解析的过程中，会通过 查询数据字典 将"*"按序转换成所有列名，这会大大的耗费资源和时间。

② 无法使用 覆盖索引

LIMIT 1 对优化的影响

针对的是会扫描全表的 SQL 语句，如果你可以确定结果集只有一条，那么加上 LIMIT 1 的时候，当找到一条结果的时候就不会继续扫描了，这样会加快查询速度。

如果数据表已经对字段建立了唯一索引，那么可以通过索引进行查询，不会全表扫描的话，就不需要加上LIMIT 1了。

多使用COMMIT

只要有可能，在程序中尽量多使用 COMMIT，这样程序的性能得到提高，需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。

COMMIT 所释放的资源：

• 回滚段上用于恢复数据的信息
• 被程序语句获得的锁
• redo / undo log buffer 中的空间
• 管理上述 3 种资源中的内部花费

淘宝数据库，主键如何设计的？

聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？

某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。

大部分人的回答如此自信：用8字节的 BIGINT 做主键，而不要用INT。 错 ！

这样的回答，只站在了数据库这一层，而没有从业务的角度思考主键。主键就是一个自增ID吗？用自增做主键，架构设计上可能 连及格都拿不到 。

13.1 自增ID的问题
自增ID做主键，简单易懂，几乎所有数据库都支持自增类型，只是实现上各自有所不同而已。自增ID除了简单，其他都是缺点，总体来看存在以下几方面的问题：

• 可靠性不高 存在自增ID回溯的问题，这个问题直到最新版本的MySQL 8.0才修复。
• 安全性不高 对外暴露的接口可以非常容易猜测对应的信息。比如：/User/1/这样的接口，可以非常容易猜测用户ID的值为多少，总用户数量有多少，也可以非常容易地通过接口进行数据的爬取。
• 性能差 自增ID的性能较差，需要在数据库服务器端生成。
• 交互多 业务还需要额外执行一次类似 last_insert_id() 的函数才能知道刚才插入的自增值，这需要多一次的网络交互。在海量并发的系统中，多1条SQL，就多一次性能上的开销。
• 局部唯一性 最重要的一点，自增ID是局部唯一，只在当前数据库实例中唯一，而不是全局唯一，在任意服务器间都是唯一的。对于目前分布式系统来说，这简直就是噩梦。

建议尽量不要用跟业务有关的字段做主键。毕竟，作为项目设计的技术人员，我们谁也无法预测在项目的整个生命周期中，哪个业务字段会因为项目的业务需求而有重复，或者重用之类的情况出现。 刚开始使用 MySQL 时，很多人都很容易犯的错误是喜欢用业务字段做主键，想当然地认为了解业务需求，但实际情况往往出乎意料，而更改主键设置的成本非常高。

淘宝的主键设计

在淘宝的电商业务中，订单服务是一个核心业务。请问， 订单表的主键 淘宝是如何设计的呢？是自增ID吗？
大胆猜测，淘宝的订单ID设计应该是：

• 订单ID = 时间 + 去重字段 + 用户ID后6位尾号

这样的设计能做到全局唯一，且对分布式系统查询及其友好。

推荐的主键设计

非核心业务 ：对应表的主键可以使用自增ID，如告警、日志、监控等信息。

核心业务 ：主键设计至少应该是全局唯一且是单调递增 。全局唯一保证在各系统之间都是唯一的，单调递增是希望插入时不影响数据库性能。

这里推荐最简单的一种主键设计：UUID（不推荐直接使用uuid，但可以改造）。

UUID的特点：
全局唯一，占用36字节，数据无序，插入性能差。

认识UUID：

• 为什么UUID是全局唯一的？
• 为什么UUID占用36个字节？
• 为什么UUID是无序的？

MySQL数据库的UUID组成如下所示：

• UUID = 时间+UUID版本（16字节）- 时钟序列（4字节） - MAC地址（12字节）

我们以UUID值e0ea12d4-6473-11eb-943c-00155dbaa39d举例 :
为什么UUID是全局唯一的？

在UUID中时间部分占用60位，存储的类似TIMESTAMP的时间戳，但表示的是从1582-10-15 00：00：00.00到现在的100ns的计数。可以看到UUID存储的时间精度比TIMESTAMPE更高，时间维度发生重复的概率降低到1/100ns。

时钟序列是为了避免时钟被回拨导致产生时间重复的可能性。MAC地址用于全局唯一。

为什么UUID占用36个字节？

UUID根据字符串进行存储，设计时还带有无用"-"字符串，因此总共需要36个字节。

为什么UUID是随机无序的呢？

因为UUID的设计中，将时间低位放在最前面，而这部分的数据是一直在变化的，并且是无序。

改造UUID

若将时间高低位互换，则时间就是单调递增的了，也就变得单调递增了。MySQL 8.0可以更换时间低位和时间高位的存储方式，这样UUID就是有序的UUID了。

MySQL 8.0还解决了UUID存在的空间占用的问题，除去了UUID字符串中无意义的"-"字符串，并且将字符串用二进制类型保存，这样存储空间降低为了16字节。

可以通过MySQL8.0提供的uuid_to_bin函数实现上述功能，同样的，MySQL也提供了bin_to_uuid函数进行转化：

SET @uuid = UUID();SELECT @uuid,uuid_to_bin(@uuid),uuid_to_bin(@uuid,TRUE);# uuid_to_bin(@uuid) 转成16进制存储# uuid_to_bin(@uuid,TRUE); 修改成先高位 中位 地位，就可以保证uuid地政了

通过函数uuid_to_bin(@uuid,true)将UUID转化为有序UUID了。 全局唯一 + 单调递增，这不就是我们想要的主键！

有序UUID性能测试

16字节的有序UUID，相比之前8字节的自增ID，性能和存储空间对比究竟如何呢？

我们来做一个测试，插入1亿条数据，每条数据占用500字节，含有3个二级索引，最终的结果如下所示：

从上图可以看到插入1亿条数据有序UUID是最快的，而且在实际业务使用中有序UUID在 业务端就可以生成 。还可以进一步减少SQL的交互次数。

另外，虽然有序UUID相比自增ID多了8个字节，但实际只增大了3G的存储空间，还可以接受。

在当今的互联网环境中，非常不推荐自增ID作为主键的数据库设计。更推荐类似有序UUID的全局唯一的实现。

另外在真实的业务系统中，主键还可以加入业务和系统属性，如用户的尾号，机房的信息等。这样的主键设计就更为考验架构师的水平了。

如果不是MySQL8.0 肿么办？

手动赋值字段做主键！

比如，设计各个分店的会员表的主键，因为如果每台机器各自产生的数据需要合并，就可能会出现主键重复的问题。

可以在总部 MySQL 数据库中，有一个管理信息表，在这个表中添加一个字段，专门用来记录当前会员编号的最大值。

门店在添加会员的时候，先到总部 MySQL 数据库中获取这个最大值，在这个基础上加 1，然后用这个值作为新会员的“id”，同时，更新总部 MySQL 数据库管理信息表中的当 前会员编号的最大值。

这样一来，各个门店添加会员的时候，都对同一个总部 MySQL 数据库中的数据表字段进 行操作，就解决了各门店添加会员时会员编号冲突的问题。