mysql数据库的sql优化以及explain周期字段详解案例【爽文】

目录

一  慢sql优化

1.1 策略

1.1.1 对于in语句的优化

1.1.2 索引字段使用函数或计算，索引功能失效

1.1.3 为高频建立索引

1.1.4 批量操作：大幅减少IO次数

1.1.5 谨慎设置null值

1.2 案例

1.3  慢sql的开启

1.4  数据库：定期检查

二   explain执行周期分析

2.1 sql执行效率分析

2.2 执行周期字段分析

2.3 字段分析

2.3.1 Extra为NULL

2.3.2 Extra为using where

2.3.3 Extra为MRR

2.3.4 extra：using join buffer

2.3.5 extra：using temporay

2.3.6 extra：using filesort

2.3.7 extra：range checked for each record

2.4 案例讲解

2.5 设置索引后数据量大失效

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一  慢sql优化

1.1 策略

1.1.1 对于in语句的优化

MySQL 的优化器在处理IN时，会先把子查询结果放到一个临时表，然后在外层表里逐行对比。这个过程相当于你拿着5万人的名单挨个查。优化方法

1.使用exits  代替in；2.使用left join+is null代替 not in

https://mp.weixin.qq.com/s/8MBt_MxywSB3v3caARIeHg

1.1.2 索引字段使用函数或计算，索引功能失效

 对索引字段使用函数会使索引失效，变成全表扫描

SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') = '2024-01-01'; 改为：使用范围查询 SELECT * FROM orders WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2024-01-02'; SELECT * FROM products WHERE price + 100 > 500;改为： SELECT * FROM products WHERE price > 400;

1.1.3 为高频建立索引

针对不同场景，设置索引

1.1.4 批量操作：大幅减少IO次数

性能提升：插入1000条数据，批量操作比单条插入快50倍！

1.1.5 谨慎设置null值

设置成默认值，不用null

1.2 案例

优化结果： 2.3s → 0.02s

SELECT * FROM orders  WHERE user_id = 123  AND status IN ('paid', 'shipped')  AND create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-06-30' ORDER BY create_time DESC;

优化方案：创建复合索引

CREATE INDEX idx_orders_user_status_time ON orders(user_id, status, create_time);

1.3  慢sql的开启

1.慢sql的配置

2.慢sql的查看