Mysql优化之高级
一、exists和in - - - 小表驱动大表
前言： 50010000和10000500，在数学角度来说是没什么区别的，从java角度来说是这样的：
for（int i=0;i<500;i++）{
for(int j;j<10000;j++){
}
}
和
for（int i=0;i<10000;i++）{
for(int j;j<500;j++){
}
}
但是对于mysql来说是有区别的。这关系到连接和释放的次数。
简介： exists和in到底谁性能好是没有绝对一说的，这需要看表数据的大小。
in： SELECT * FROM dept where deptno in (SELECT deptno FROM emp )这句sql，在mysql翻译之后是这样的：
for（SELECT deptno FROM emp） {
for（SELECT * FROM dept where emp.deptno =dept.deptno）{
}
}
exists： SELECT * FROM dept where EXISTS (SELECT 1 FROM emp where emp.deptno =dept.deptno)这句sql，在mysql翻译之后是这样的（这里的1可以换成任意常量，比如A、a之类的）：
for（SELECT deptno FROM dept ） {
for（SELECT * FROM dept where emp.deptno =dept.deptno）{
}
}
分析： 如果使用in，则需要连接emp的条数次；如果使用exists，则需要连接dept 的条数次。
案例：向emp中插入100万条记录，向dept表中插入5万条记录。
结论： emp表比dept表小的时候使用in，emp表比dept表大的时候使用exists。即：内小in，外小exists。
二、order by 之 filesort
简介： order by的排序总共有两种，一种是使用索引（index）进行排序，还有一种是没法使用索引进行排序的，称为filesort排序（文件排序）。using index效率比using filesort高。
准备工作：
CREATE TABLE test01 (
c1 varchar(3) ,
c2 varchar(3),
c3 varchar(3),
c4 varchar(3)
);
create index c1c2c3 on test01(c1,c2,c3);
insert into test01 values('a1','a2','a3','a4');
insert into test01 values('b1','b2','b3','b4');
几种常见的场景：
1、只有order by 没有where条件：这个可能其他版本的mysql是不会产生filesort的（因为我看到网上说这种情况是不会产生的），我也没试过，但是mariadb的10.0.17版本是会产生的
2、where条件中有c1，但是order by中没有c1，只有c2和c3
3、where 条件中有c1 ，但是order by中只有c3： 这个就属于中间兄弟丢了
4、where条件中有c1，但是order by中没有c1，只有c2和c3，而且c2正序，c3倒序：必须同正同逆
5、where条件中有c1，order by中有c1、c2和c3，但是order by c1 ,c3,c2：必须要和复合索引字段顺序一致
6、where 条件中有c1 ，但是c1的条件是个范围，order by中只有c2和c3： 范围之后全失效
7、where 条件中有c1 ，但是c1的条件是个范围，order by中有c1、c2和c3：
8、where条件中没有c1，有c2，但是order by中有c1：这个可能不同版本之间也有不同的答案
9、where条件中没有c1，但是order by中也没有c1，只有c2和c3： 这个就属于带头大哥死了
总结： 产生filesort的原因主要有：
1、带头大哥或者中间兄弟丢了。
2、order by之后的字段顺序和复合索引中的字段顺序不一致。
3、没有where条件（不同版本的mysql可能不一样）
4、尚硅谷总结图：
filesort的两种算法：双路排序和单路排序
双路排序： mysql在4.1之前使用的都是双路排序，字面的意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据。即：读取行指针和order by 列，对他们进行排序，然后扫面已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出。简单来说就是：从磁盘中读取需要排序的字段，在buffer中进行排序，然后再从磁盘中读取其他字段。
单路排序： 双路排序需要读取两次磁盘，但是i/o是非常消耗内存和时间的，所以，能不能将读取磁盘的时间减少为1次呢？于是就有了单路排序：从磁盘中读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer中对他们进行排序，然后扫描排序之后的列表进行输出，他的效率要比双路快，因为他将每一行的所有字段都保存在了内存中。
单路排序的缺点： 因为单路是将所有的字段都放在了内存中，假如，这张表是在太大，大的超过了sort_buffer这个值了，那么每次都只能取sort_buffer的数据，来进行排序（会创建临时tmp文件，然后多路合并），相当于多路了，这样一来效率比双路还要差。
优化单路：
1、尽量少用select *，想要那个字段就查那个。
2、在配置文件中增大sort_buffer_size 参数的值。
3、适当调大max_length_for_sort_data，这个值将会决定filesort使用哪种算法，如果查询的字段大小综合小于这个值，那么将会使用单路算法，否则使用双路算法。但是如果设置的太高，因为单路算法是查询所有字段，这样就会导致单路超过sort_buffer_size的可能性增大，从而产生单路的缺点。
三、group by 之 temporary
简介： 分组之前必排序，换句话说，有using temporary 的地方必定有using filesort。using temporary 的意思就是创建临时文件，using filesort的意思就是使用文件排序，两者都是导致你查询速度变慢的原因。
案例：
几种常见情况：
总结： 情况和order by的差不多，只是从using filesort变到了using temporary，优化方式当然是想方设法使用索引来进行排序，当然必要的时候可以修改或者重新创建一个符合需求的索引。
四、慢查询日志分析
查看是否开启： show variables like ‘%slow_query_log%’; mysql默认是关闭的，需要我们手动去打开。
开启慢查询：
1、本次有效：即重启mysql之后就会失效。set global slow_query_log=1;
注意：mysql中默认的慢查询时间为10秒，但是生产环境中怎么可能让一条sql执行10秒钟。。。
2、永久有效：即修改配置文件。这里我们配置慢查询的时间为3秒（超过三秒中的查询都会别记录到慢查询日志中）
slow_query_log=TRUE
slow_query_log_file="D:/mariaDB/mariadb-10.0.17-winx64/slow_query_log.txt"
long_query_time=3
测试： 我们可以写几句sql测试一下。
捕获慢查询： select sleep（4） 的意思就是睡眠4秒钟。我们打开慢查询日志文件（slow_query_log.txt），我们可以看到超过3秒钟的sql都被记录了下来。
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