SQL优化

数据结构

3层Btree可以存放上百万条数据
Btree一般指的是B+树，数据全部存放在叶子节点中。
B+树中查询任意的数据次数：n次（B+树的高度）

SQL性能问题

分析sql的执行计划（explain）,可以模拟SQL优化器执行sql语句
Mysql查询优化会干扰我们的优化。

explain 参数解析：

id:编号
- id值相同，从上往下顺序执行;
- id值越大越优先查询 (本质：在嵌套子查询时，先查内层再查外层)
select_type 查询类型
- PRIMARY:包含子查询SQL中的主查询（最外层）
- SUBQUERY：包含子查询SQL中的子查询（非最外层）
- simple:简单查询（不包含子查询、union）
- derived:衍生查询(使用到了临时表)
  - 在from子查询中只有一张表
    
    explain select cr.cname from ( select * from course where tid in (1,2) ) cr ;
  - 在from子查询中，如果有table1 union table2 ，则table1 就是derived,table2就是union
    
    explain select cr.cname from ( select * from course where tid = 1 union select * from course where tid = 2 ) cr ;
table
partitions
type 类型（索引类型）
- system>const>eq_ref>ref>range>index>all 其中：system,const只是理想情况；实际能达到 ref>range
- system（忽略）: 只有一条数据的系统表；或衍生表只有一条数据的主查询
- const:仅仅能查到一条数据的SQL ,用于Primary key 或unique索引（类型与索引类型有关）
- eq_ref:唯一性索引：对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据（有且只有1个，不能多、不能0）;常见于唯一索引和主键索引
- 非唯一性索引，对于每个索引键的查询，返回匹配的所有行（0，多）
possible_keys 预测用到的索引
key 实际使用的索引
key_len 实际使用的索引的长度
ref 表之间的引用
rows 通过索引查询到的数据量
filtered
Extra 额外的信息

索引分类

聚集索引：页节点包含了完整的数据记录。（innoDB的主键索引）
非聚集索引（myISAM的主键索引）

Q&A

为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整形的自增主键。

InnoDB的索引和数据存在同一个表名.ibd文件中

自增：可以减少B+树的分裂。

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