今天在說Mysql查詢優化之前，我先說一個常見的面試題，並帶著問題深入探討研究。這樣會讓大家有更深入的理解。

一，Mysql資料庫中一個表裡有一千多萬條資料，怎麼快速的查出第900萬條後的100條資料？

怎麼查，誰能告訴我答案？有沒有人想著，不就一條語句搞定嘛

select * from table limit 9000000,100;

那我們試試，去執行下這個SQL看看吧

看見了嗎，查了100條資料用了7.063s。這能算的上是快速查詢嗎，估計沒人能接受了這種速度吧！基於這個問題，我今天就要說說大資料時的快速查詢了。

首先，我演示下大資料分頁查詢，我的test表裡有1000多萬條資料，然後使用limit進行分頁測試：select * from test limit 0,100;

耗時：0.005s

select * from test limit 1000,100;

耗時：0.006s

select * from test limit 10000,100;

耗時：0.013s

select * from test limit 100000,100;

耗時：0.104s

select * from test limit 500000,100;

耗時：0.395s

select * from test limit 1000000,100;

耗時：0.823s

select * from test limit 5000000,100;

耗時：3.909s

select * from test limit 10000000,100;

耗時：10.761s

我們發現一個現象，分頁查詢越靠後查詢越慢。這也讓我們得出一個結論：

1，limit語句的查詢時間與起始記錄的位置成正比。

2，mysql的limit語句是很方便，但是對記錄很多的表並不適合直接使用。

對大資料量limit分頁效能優化

說到查詢優化，我們首先想到的肯定是使用索引。利用了索引查詢的語句中如果條件只包含了那個索引列，那在這種情況下查詢速度就很快了。因為利用索引查詢有相應的優化演算法，且資料就在查詢索引上面，不用再去找相關的資料地址了，這樣節省了很多時間。另外Mysql中也有相關的索引快取，在併發高的時候利用快取就效果更好了。

我的test表使用InnoDB作為儲存引擎，id作為自增主鍵，預設為主鍵索引。那我們現在用覆蓋索引查詢，看看效果如何：

SELECT id FROM test LIMIT 9000000,100;
 

總耗時4.256s，相對於7.063s少了很多。
現在優化的方案有兩種，即通過id作為查詢條件使用子查詢實現和使用join實現；
1，id>=的（子查詢）形式實現

select * from test where id >= (select id from test limit 9000000,1)limit 0,100 

耗時 4.262s;

2，使用join的形式；

SELECT * FROM test a JOIN (SELECT id  FROM test LIMIT 9000000,100) b ON a.id = b.id

耗時 4.251s;這兩種優化查詢使用時間比較接近，其實兩者用的都是一個原理，所以效果也差不多。但個人建議最好使用join，儘量減少子查詢的使用。注：目前是千萬級別查詢，如果將至百萬級別，速度會更快，我有親自測試一下語句，查詢時間0.410s。

SELECT * FROM test a JOIN (SELECT id  FROM test LIMIT 1000000,100) b ON a.id = b.id

二，你用過mysql那些儲存引擎，他們都有什麼特點和區別？

這是高階開發者面試時經常被問的問題。實際我們在平時的開發中，經常會遇到的，在用SQLyog等工具建立表時，就有一個引擎項要你去選。如下圖：

Mysql的儲存引擎有這麼多種，實際我們在平時用的最多的莫過於InnoDB和MyISAM了。所有如果面試官問道mysql有哪些儲存引擎，你只需要告訴這兩個常用的就行。那他們都有什麼特點和區別呢？MyISAM：預設表型別，它是基於傳統的ISAM型別，ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的順序訪問方法) 的縮寫，它是儲存記錄和檔案的標準方法。不是事務安全的，而且不支援外來鍵，如果執行大量的select，insert MyISAM比較適合。InnoDB：支援事務安全的引擎，支援外來鍵、行鎖、事務是他的最大特點。如果有大量的update和insert，建議使用InnoDB，特別是針對多個併發和QPS較高的情況。注：在MySQL 5.5之前的版本中，預設的搜尋引擎是MyISAM，從MySQL 5.5之後的版本中，預設的搜尋引擎變更為InnoDB。MyISAM和InnoDB的區別：

1，InnoDB支援事務，MyISAM不支援。對於InnoDB每一條SQL語言都預設封裝成事務，自動提交，這樣會影響速度，所以最好把多條SQL語言放在begin和commit之間，組成一個事務； 

2，InnoDB支援外來鍵，而MyISAM不支援。

3，InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作為索引結構，資料檔案是和（主鍵）索引綁在一起的（表資料檔案本身就是按B+Tree組織的一個索引結構），必須要有主鍵，通過主鍵索引效率很高。MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作為索引結構，索引和資料檔案是分離的，索引儲存的是資料檔案的指標。主鍵索引和輔助索引是獨立的。

4，InnoDB不儲存表的具體行數，執行select count(*) from table時需要全表掃描。而MyISAM用一個變數儲存了整個表的行數，執行上述語句時只需要讀出該變數即可，速度很快。

5，Innodb不支援全文索引，而MyISAM支援全文索引，查詢效率上MyISAM要高；5.7以後的InnoDB支援全文索引了。

6，InnoDB支援表、行級鎖(預設)，而MyISAM支援表級鎖。；

7，InnoDB表必須有主鍵（使用者沒有指定的話會自己找或生產一個主鍵），而Myisam可以沒有。

8，Innodb儲存檔案有frm、ibd，而Myisam是frm、MYD、MYI。

       Innodb：frm是表定義檔案，ibd是資料檔案。

　　Myisam：frm是表定義檔案，myd是資料檔案，myi是索引檔案。

三，Mysql複雜查詢語句的優化，你會怎麼做？

說到複雜SQL優化，最多的是由於多表關聯造成了大量的複雜的SQL語句，那我們拿到這種sql到底該怎麼優化呢，實際優化也是有套路的，只要按照套路執行就行。複雜SQL優化方案：

1，使用EXPLAIN關鍵詞檢查SQL。EXPLAIN可以幫你分析你的查詢語句或是表結構的效能瓶頸，就得EXPLAIN 的查詢結果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的資料表是如何被搜尋和排序的，是否有全表掃描等；

2，查詢的條件儘量使用索引欄位，如某一個表有多個條件，就儘量使用複合索引查詢，複合索引使用要注意欄位的先後順序。

3，多表關聯儘量用join，減少子查詢的使用。表的關聯欄位如果能用主鍵就用主鍵，也就是儘可能的使用索引欄位。如果關聯欄位不是索引欄位可以根據情況考慮新增索引。

4，儘量使用limit進行分頁批量查詢，不要一次全部獲取。

5，絕對避免select *的使用，儘量select具體需要的欄位，減少不必要欄位的查詢；

6，儘量將or 轉換為 union all。

7，儘量避免使用is null或is not null。

8，要注意like的使用，前模糊和全模糊不會走索引。

9，Where後的查詢欄位儘量減少使用函式，因為函式會造成索引失效。

10，避免使用不等於（!=），因為它不會使用索引。

11，用exists代替in，not exists代替not in，效率會更好；

12，避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行過濾，這個處理需要排序，總計等操作。如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,那就能減少這方面的開銷。

13，千萬不要 ORDER BY RAND() 

接下來會繼續總結一些面試中的問題共享給大家，如果覺得內容不錯請關注此公眾號，我會不定期的推送一些乾貨給大家。

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