目录
一、导致sql执行慢的原因
硬件条件限制：
- io吞吐量小，形成瓶颈（读取磁盘数据）
- 网络传输速度慢
- 内存不足（读取磁盘数据加载到内存）
程序设计方面：
没有索引或未使用到索引表数据量过大（可采用分批查询，减少单次查询数据量）返回不必要的行/列锁/死锁（例如：给表新增字段导致锁表，此时执行sql语句会被阻塞，直至表解锁）
二、分析原因时，一定要找切入点
- 1.通过慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3s就是慢sql），在生产环境跑一天后，看看有哪些sql执行比较慢。
- 2.Explain分析：比如sql语句写的烂，没索引或索引失效，关联查询过多（可能是需求设计缺陷导致）。
- 3.Show Profile是比Explain更近一步的执行细节，可以查询到执行每一个SQL都干了什么事，这些事分别花了多少秒。
慢查询日志：MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值(long_query_time，单位：秒)的SQL语句。参考mysql慢查询日志轮转_MySQL慢查询日志实操
三、什么是索引？
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构（好比一本书的目录）。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：
最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35（深蓝色）和指针P1、P2、P3（黄色）。P1指针表示小于17的磁盘块，P2是在17-35之间，P3指向大于35的磁盘块。真实数据存在于叶子节点也就是最底下的一层3、5、9、10、13......非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35。
查找过程：例如搜索28数据项，首先加载磁盘块1到内存中，发生一次I/O，用二分查找确定在P2指针。接着发现28在26和30之间，通过P2指针的地址加载磁盘块3到内存，发生第二次I/O。用同样的方式找到磁盘块8，发生第三次I/O。
真实的情况是，上面3层的B+Tree可以表示上百万的数据，上百万的数据只发生了三次I/O而不是上百万次I/O，时间提升是巨大的。
四、Explain分析
前文铺垫完成，进入实操部分，先来插入测试需要的数据：
CREATE TABLE `user_info` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
`age` INT(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `name_index` (`name`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('xys', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('a', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('b', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('c', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('d', 15);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('e', 20);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('f', 21);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('g', 23);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('h', 50);
INSERT INTO user_info (name, age) VALUES ('i', 15);
CREATE TABLE `order_info` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` BIGINT(20) DEFAULT NULL,
`product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
`productor` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
)ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8;
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO order_info (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');
初体验，执行Explain的效果：
索引使用情况在possible_keys、key和key_len三列，接下来我们先从左到右依次讲解。
1.id
--id相同,执行顺序由上而下 explain select u.*,o.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id;
--id不同,值越大越先被执行 explain select * from user_info where id = (select user_id from order_info where product_name ='p8');
2.select_type
可以看id的执行实例，总共有以下几种类型：
- SIMPLE： 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
- PRIMARY： 表示此查询是最外层的查询
- SUBQUERY： 子查询中的第一个 SELECT
- UNION： 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
- DEPENDENT UNION： UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
- UNION RESULT, UNION 的结果
- DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
- DERIVED：衍生，表示导出表的SELECT（FROM子句的子查询）
3.table
table表示查询涉及的表或衍生的表：
explain select tt.* from (select u.* from user_info u,order_info o where u.id=o.user_id and u.id=1) tt
id为1的<derived2>的表示id为2的u和o表衍生出来的。
4.type（★）
type 字段比较重要，它提供了判断查询是否高效的重要依据。通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等。
type 常用的取值有:
- system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。
- const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。 const 查询速度非常快， 因为它仅仅读取一次即可。例如下面的这个查询，它使用了主键索引，因此 type 就是 const 类型的：explain select * from user_info where id = 2；
- eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果，都只能匹配到后表的一行结果。并且查询的比较操作通常是 =，查询效率较高。例如：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id;
- ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询，针对于非唯一或非主键索引，或是使用了 最左前缀 规则索引的查询。例如下面这个例子中， 就使用到了 ref 类型的查询：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id and order_info.user_id = 5;
- range: 表示使用索引范围查询，通过索引字段范围获取表中部分数据记录。这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中。例如下面的例子就是一个范围查询：explain select * from user_info where id between 2 and 8；
- index: 表示全索引扫描(full index scan)，和 ALL 类型相比，ALL 类型是全表扫描，而 index 类型则仅仅扫描所有的索引， 而不扫描数据。index 类型通常出现在：所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要回表扫描其他数据。当为这种情况时，Extra 字段会显示 Using index。
- ALL: 表示全表扫描，这个类型的查询是性能最差的查询之一。通常来说， 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询，因为这样的查询在数据量大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。 如一个查询是 ALL 类型查询， 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免。
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
ALL 类型因为是全表扫描， 因此在相同的查询条件下，它是速度最慢的。而 index 类型的查询虽然不是全表扫描，但是它扫描了所有的索引，因此比 ALL 类型的稍快。后面的几种类型都是利用了索引来查询数据，因此可以过滤部分或大部分数据，因此查询效率就比较高了。
5.possible_key
它表示 mysql 在查询时，可能使用到的索引。 注意，即使有些索引在 possible_keys 中出现，但是并不表示此索引会真正地被 mysql 使用到。 mysql 在查询时具体使用了哪些索引，由 key 字段决定。
6.key（★）
此字段是 mysql 在当前查询时真正用到的索引。比如请客吃饭的场景，possible_keys是应到多少人，key是实到多少人。
当我们没有建立索引时：
explain select o.* from order_info o where o.product_name= 'p1' and o.productor='whh'; create index idx_name_productor on order_info(productor); drop index idx_name_productor on order_info;
建立复合索引后再查询：
7.key_len
表示查询优化器使用了索引的字节数，这个字段可以评估组合索引是否完全被使用。
8.ref（★）
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），func，NULL，字段名（例：film.id）。前文的type属性里也有ref，注意区别。
9.rows（★）
rows 也是一个重要的字段，mysql 查询优化器根据统计信息，估算 sql 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数，这个值非常直观的显示 sql 效率好坏， 原则上 rows 越少越好。可以对比key中的例子，一个没建立索引前，rows是9，建立索引后，rows是4。
具体可参考文章：mysql or走索引加索引及慢查询的作用
10.extra
explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
- using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 using filesort都建议优化去掉，因为这样的查询 cpu 资源消耗大。
- using index：索引覆盖扫描，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错。
- using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序， 分组和多表 join 的情况， 查询效率不高，建议优化。using where ：表名使用了where过滤。
五、优化案例
explain select u.*,o.* from user_info u LEFT JOIN order_info o on u.id = o.user_id;
执行结果，type有ALL，并且没有索引：
开始优化，在关联列上创建索引，明显看到type列的ALL变成ref，并且用到了索引，rows也从扫描9行变成了1行：
这里面一般有个规律是：左连接时，索引加在右表关联字段上（由于上述示例为LEFT JOIN，所以索引加在右表order_info上）。相反的，右连接索引加在左表关联字段上。
六、是否需要创建索引？
索引虽然能非常高效的提高查询速度，但却会降低表的更新速度。实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。
