大批量插入数据，却不会优化怎么办
1、大批量插入数据优化
（1）对于myisam存储引擎的表，可以使用：disable keys 和 enable keys 用来打开或者关闭 myisam 表非唯一索引的更新。
alter table tbl_name disable keys;
loading the data
alter table tbl_name enable keys;
（2）对于innodb引擎，有以下几种优化措施：
① 导入的数据按照主键的顺序保存：这是因为innodb引擎表示按照主键顺序保存的，如果能将插入的数据提前按照排序好自然能省去很多时间。
比如bulk_insert.txt文件是以表user主键的顺序存储的，导入的时间为15.23秒
mysql》 load data infile ‘mysql/bulk_insert.txt’ into table user;
query ok， 126732 rows affected （15.23 sec）
records： 126732 deleted： 0 skipped： 0 warnings： 0
没有按照主键排序的话，时间为：26.54秒
mysql》 load data infile ‘mysql/bulk_insert.txt’ into table user;
query ok， 126732 rows affected （26.54 sec）
records： 126732 deleted： 0 skipped： 0 warnings： 0
② 导入数据前执行set unique_checks=0，关闭唯一性校验，带导入之后再打开设置为1：校验会消耗时间，在数据量大的情况下需要考虑。
③ 导入前设置set autocommit=0，关闭自动提交，导入后结束再设置为1：这是因为自动提交会消耗部分时间与资源，虽然消耗不是很大，但是在数据量大的情况下还是得考虑。
2、insert的优化
（1）尽量使用多个值表的 insert 语句，这种方式将大大缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。（同一客户的情况下），即：
insert into tablename values（1，2），（1，3），（1，4）
实验：插入8条数据到user表中（使用navicat客户端工具）
insert into user values（1，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（2，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（3，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（4，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（5，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（6，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（7，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（8，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
得到反馈：
［sql］ insert into user values（1，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.033s
［sql］
insert into user values（2，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.034s
［sql］
insert into user values（3，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.056s
［sql］
insert into user values（4，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.008s
［sql］
insert into user values（5，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.008s
［sql］
insert into user values（6，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.024s
［sql］
insert into user values（7，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.004s
［sql］
insert into user values（8，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.004s
总共的时间为0.171秒，接下来使用多值表形式：
insert into user values
（9，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（10，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（11，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（12，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（13，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（14，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（15，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（16，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
得到反馈：
［sql］ insert into user values
（9，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（10，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（11，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（12，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（13，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（14，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（15，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（16，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 8
时间： 0.038s
得到时间为0.038，这样一来可以很明显节约时间优化sql
（2）如果在不同客户端插入很多行，可使用insert delayed语句得到更高的速度，dellayed含义是让insert语句马上执行，其实数据都被放在内存的队列中。并没有真正写入磁盘。low_priority刚好相反。
（3）将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放（innodb引擎是在同一个表空间的）。
（4）如果批量插入，则可以增加bluk_insert_buffer_size变量值提供速度（只对myisam有用）
（5）当从一个文本文件装载一个表时，使用load data infile，通常比insert语句快20倍。
3、group by的优化
在默认情况下，mysql中的group by语句会对其后出现的字段进行默认排序（非主键情况），就好比我们使用order by col1，col2，col3…所以我们在后面跟上具有相同列（与group by后出现的col1，col2，col3…相同）order by子句并没有影响该sql的实际执行性能。
那么就会有这样的情况出现，我们对查询到的结果是否已经排序不在乎时，可以使用order by null禁止排序达到优化目的。下面使用explain命令分析sql。java知音公众号内回复“面试题聚合”，送你一份面试题宝典
在user_1中执行select id， sum（money） form user_1 group by name时，会默认排序（注意group by后的column是非index才会体现group by的排序，如果是primary key，那之前说过了innodb默认是按照主键index排好序的）
mysql》 select*from user_1;
+----+----------+-------+
| id | name | money |
+----+----------+-------+
| 1 | zhangsan | 32 |
| 2 | lisi | 65 |
| 3 | wangwu | 44 |
| 4 | lijian | 100 |
+----+----------+-------+
4 rows in set
不禁止排序，即不使用order by null时：有明显的using filesort。
当使用order by null禁止排序后，using filesort不存在
4、order by 的优化
mysql可以使用一个索引来满足order by 子句的排序，而不需要额外的排序，但是需要满足以下几个条件：
（1）where 条件和oredr by 使用相同的索引：即key_part1与key_part2是复合索引，where中使用复合索引中的key_part1
select*from user where key_part1=1 order by key_part1 desc， key_part2 desc;
（2）而且order by顺序和索引顺序相同：
select*from user order by key_part1， key_part2;
（3）并且要么都是升序要么都是降序：
select*from user order by key_part1 desc， key_part2 desc;
但以下几种情况则不使用索引：
（1）order by中混合asc和desc：
select*from user order by key_part1 desc， key_part2 asc;
（2）查询行的关键字与order by所使用的不相同，即where 后的字段与order by 后的字段是不一样的
select*from user where key2 = ‘xxx’ order by key1;
（3）order by对不同的关键字使用，即order by后的关键字不相同
select*from user order by key1， key2;
5、or的优化
当mysql使用or查询时，如果要利用索引的话，必须每个条件列都使独立索引，而不是复合索引（多列索引），才能保证使用到查询的时候使用到索引。
比如我们新建一张用户信息表user_info
mysql》 select*from user_info;
+---------+--------+----------+-----------+
| user_id | idcard | name | address |
+---------+--------+----------+-----------+
| 1 | 111111 | zhangsan | kunming |
| 2 | 222222 | lisi | beijing |
| 3 | 333333 | wangwu | shanghai |
| 4 | 444444 | lijian | guangzhou |
+---------+--------+----------+-----------+
4 rows in set
之后创建ind_name_id（user_id， name）复合索引、id_index（id_index）独立索引，idcard主键索引三个索引。
mysql》 show index from user_info;
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| table | non_unique | key_name | seq_in_index | column_name | collation | cardinality | sub_part | packed | null | index_type | comment | index_comment |
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| user_info | 0 | primary | 1 | idcard | a | 4 | null | null | | btree | | |
| user_info | 1 | ind_name_id | 1 | user_id | a | 4 | null | null | | btree | | |
| user_info | 1 | ind_name_id | 2 | name | a | 4 | null | null | yes | btree | | |
| user_info | 1 | id_index | 1 | user_id | a | 4 | null | null | | btree | | |
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
4 rows in set
测试一：or连接两个有单独索引的字段，整个sql查询才会用到索引（index_merge），并且我们知道or实际上是把每个结果最后union一起的。
mysql》 explain select*from user_info where user_id=1 or idcard=‘222222’;
+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
| 1 | simple | user_info | null | index_merge | primary，ind_name_id，id_index | ind_name_id，primary | 4，62 | null | 2 | 100 | using sort_union（ind_name_id，primary）; using where |
+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
1 row in set
测试二：or使用复合索引的字段name，与没有索引的address，整个sql都是all全表扫描的
mysql》 explain select*from user_info where name=‘zhangsan’ or address=‘beijing’;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | null | null | null | null | 4 | 43.75 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
交换or位置并且使用另外的复合索引的列，也是all全表扫描：
mysql》 explain select*from user_info where address=‘beijing’ or user_id=1;
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | ind_name_id，id_index | null | null | null | 4 | 43.75 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
6、优化嵌套查询
使用嵌套查询有时候可以使用更有效的join连接代替，这是因为mysql中不需要在内存中创建临时表完成select子查询与主查询两部分查询工作。但是并不是所有的时候都成立，最好是在on关键字后面的列有索引的话，效果会更好！
比如在表major中major_id是有索引的：
select * from student u left join major m on u.major_id=m.major_id where m.major_id is null;
而通过嵌套查询时，在内存中创建临时表完成select子查询与主查询两部分查询工作，会有一定的消耗
select * from student u where major_id not in （select major_id from major）;
7、使用sql提示
sql提示（sql hint）是优化数据库的一个重要手段，就是往sql语句中加入一些人为的提示来达到优化目的。下面是一些常用的sql提示：
（1）use index：使用use index是希望mysql去参考索引列表，就可以让mysql不需要考虑其他可用索引，其实也就是possible_keys属性下参考的索引值
mysql》 explain select* from user_info use index（id_index，ind_name_id） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | ind_name_id，id_index | null | null | null | 4 | 100 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
mysql》 explain select* from user_info use index（id_index） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | id_index | null | null | null | 4 | 100 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
（2）ignore index忽略索引
我们使用user_id判断，用不到其他索引时，可以忽略索引。即与use index相反，从possible_keys中减去不需要的索引，但是实际环境中很少使用。
mysql》 explain select* from user_info ignore index（primary，ind_name_id，id_index） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | null | null | null | null | 4 | 33.33 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
（3）force index强制索引
比如where user_id 》 0，但是user_id在表中都是大于0的，自然就会进行all全表搜索，但是使用force index虽然执行效率不是最高（where user_id 》 0条件决定的）但mysql还是使用索引。
mysql》 explain select* from user_info where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | ind_name_id，id_index | null | null | null | 4 | 100 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
之后强制使用独立索引id_index（user_id）：
mysql》 explain select* from user_info force index（id_index） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 1 | simple | user_info | null | range | id_index | id_index | 4 | null | 4 | 100 | using index condition |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set
总结
（1）很多时候数据库的性能是由于不合适（是指效率不高，可能会导致锁表等）的sql语句造成，本篇博文只是介绍简单的sql优化
（2）其中有些优化在真正开发中是用不到的，但是一旦出问题性能下降的时候需要去一一分析。
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（1）对于myisam存储引擎的表，可以使用：disable keys 和 enable keys 用来打开或者关闭 myisam 表非唯一索引的更新。
alter table tbl_name disable keys;
loading the data
alter table tbl_name enable keys;
（2）对于innodb引擎，有以下几种优化措施：
① 导入的数据按照主键的顺序保存：这是因为innodb引擎表示按照主键顺序保存的，如果能将插入的数据提前按照排序好自然能省去很多时间。
比如bulk_insert.txt文件是以表user主键的顺序存储的，导入的时间为15.23秒
mysql》 load data infile ‘mysql/bulk_insert.txt’ into table user;
query ok， 126732 rows affected （15.23 sec）
records： 126732 deleted： 0 skipped： 0 warnings： 0
没有按照主键排序的话，时间为：26.54秒
mysql》 load data infile ‘mysql/bulk_insert.txt’ into table user;
query ok， 126732 rows affected （26.54 sec）
records： 126732 deleted： 0 skipped： 0 warnings： 0
② 导入数据前执行set unique_checks=0，关闭唯一性校验，带导入之后再打开设置为1：校验会消耗时间，在数据量大的情况下需要考虑。
③ 导入前设置set autocommit=0，关闭自动提交，导入后结束再设置为1：这是因为自动提交会消耗部分时间与资源，虽然消耗不是很大，但是在数据量大的情况下还是得考虑。
2、insert的优化
（1）尽量使用多个值表的 insert 语句，这种方式将大大缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。（同一客户的情况下），即：
insert into tablename values（1，2），（1，3），（1，4）
实验：插入8条数据到user表中（使用navicat客户端工具）
insert into user values（1，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（2，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（3，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（4，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（5，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（6，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（7，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
insert into user values（8，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
得到反馈：
［sql］ insert into user values（1，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.033s
［sql］
insert into user values（2，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.034s
［sql］
insert into user values（3，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.056s
［sql］
insert into user values（4，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.008s
［sql］
insert into user values（5，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.008s
［sql］
insert into user values（6，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.024s
［sql］
insert into user values（7，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.004s
［sql］
insert into user values（8，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 1
时间： 0.004s
总共的时间为0.171秒，接下来使用多值表形式：
insert into user values
（9，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（10，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（11，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（12，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（13，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（14，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（15，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（16，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
得到反馈：
［sql］ insert into user values
（9，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（10，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（11，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（12，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（13，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（14，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（15，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’）），
（16，‘test’，replace（uuid（），‘-’，‘’））;
受影响的行： 8
时间： 0.038s
得到时间为0.038，这样一来可以很明显节约时间优化sql
（2）如果在不同客户端插入很多行，可使用insert delayed语句得到更高的速度，dellayed含义是让insert语句马上执行，其实数据都被放在内存的队列中。并没有真正写入磁盘。low_priority刚好相反。
（3）将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放（innodb引擎是在同一个表空间的）。
（4）如果批量插入，则可以增加bluk_insert_buffer_size变量值提供速度（只对myisam有用）
（5）当从一个文本文件装载一个表时，使用load data infile，通常比insert语句快20倍。
3、group by的优化
在默认情况下，mysql中的group by语句会对其后出现的字段进行默认排序（非主键情况），就好比我们使用order by col1，col2，col3…所以我们在后面跟上具有相同列（与group by后出现的col1，col2，col3…相同）order by子句并没有影响该sql的实际执行性能。
那么就会有这样的情况出现，我们对查询到的结果是否已经排序不在乎时，可以使用order by null禁止排序达到优化目的。下面使用explain命令分析sql。java知音公众号内回复“面试题聚合”，送你一份面试题宝典
在user_1中执行select id， sum（money） form user_1 group by name时，会默认排序（注意group by后的column是非index才会体现group by的排序，如果是primary key，那之前说过了innodb默认是按照主键index排好序的）
mysql》 select*from user_1;
+----+----------+-------+
| id | name | money |
+----+----------+-------+
| 1 | zhangsan | 32 |
| 2 | lisi | 65 |
| 3 | wangwu | 44 |
| 4 | lijian | 100 |
+----+----------+-------+
4 rows in set
不禁止排序，即不使用order by null时：有明显的using filesort。
当使用order by null禁止排序后，using filesort不存在
4、order by 的优化
mysql可以使用一个索引来满足order by 子句的排序，而不需要额外的排序，但是需要满足以下几个条件：
（1）where 条件和oredr by 使用相同的索引：即key_part1与key_part2是复合索引，where中使用复合索引中的key_part1
select*from user where key_part1=1 order by key_part1 desc， key_part2 desc;
（2）而且order by顺序和索引顺序相同：
select*from user order by key_part1， key_part2;
（3）并且要么都是升序要么都是降序：
select*from user order by key_part1 desc， key_part2 desc;
但以下几种情况则不使用索引：
（1）order by中混合asc和desc：
select*from user order by key_part1 desc， key_part2 asc;
（2）查询行的关键字与order by所使用的不相同，即where 后的字段与order by 后的字段是不一样的
select*from user where key2 = ‘xxx’ order by key1;
（3）order by对不同的关键字使用，即order by后的关键字不相同
select*from user order by key1， key2;
5、or的优化
当mysql使用or查询时，如果要利用索引的话，必须每个条件列都使独立索引，而不是复合索引（多列索引），才能保证使用到查询的时候使用到索引。
比如我们新建一张用户信息表user_info
mysql》 select*from user_info;
+---------+--------+----------+-----------+
| user_id | idcard | name | address |
+---------+--------+----------+-----------+
| 1 | 111111 | zhangsan | kunming |
| 2 | 222222 | lisi | beijing |
| 3 | 333333 | wangwu | shanghai |
| 4 | 444444 | lijian | guangzhou |
+---------+--------+----------+-----------+
4 rows in set
之后创建ind_name_id（user_id， name）复合索引、id_index（id_index）独立索引，idcard主键索引三个索引。
mysql》 show index from user_info;
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| table | non_unique | key_name | seq_in_index | column_name | collation | cardinality | sub_part | packed | null | index_type | comment | index_comment |
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| user_info | 0 | primary | 1 | idcard | a | 4 | null | null | | btree | | |
| user_info | 1 | ind_name_id | 1 | user_id | a | 4 | null | null | | btree | | |
| user_info | 1 | ind_name_id | 2 | name | a | 4 | null | null | yes | btree | | |
| user_info | 1 | id_index | 1 | user_id | a | 4 | null | null | | btree | | |
+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
4 rows in set
测试一：or连接两个有单独索引的字段，整个sql查询才会用到索引（index_merge），并且我们知道or实际上是把每个结果最后union一起的。
mysql》 explain select*from user_info where user_id=1 or idcard=‘222222’;
+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
| 1 | simple | user_info | null | index_merge | primary，ind_name_id，id_index | ind_name_id，primary | 4，62 | null | 2 | 100 | using sort_union（ind_name_id，primary）; using where |
+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+
1 row in set
测试二：or使用复合索引的字段name，与没有索引的address，整个sql都是all全表扫描的
mysql》 explain select*from user_info where name=‘zhangsan’ or address=‘beijing’;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | null | null | null | null | 4 | 43.75 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
交换or位置并且使用另外的复合索引的列，也是all全表扫描：
mysql》 explain select*from user_info where address=‘beijing’ or user_id=1;
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | ind_name_id，id_index | null | null | null | 4 | 43.75 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
6、优化嵌套查询
使用嵌套查询有时候可以使用更有效的join连接代替，这是因为mysql中不需要在内存中创建临时表完成select子查询与主查询两部分查询工作。但是并不是所有的时候都成立，最好是在on关键字后面的列有索引的话，效果会更好！
比如在表major中major_id是有索引的：
select * from student u left join major m on u.major_id=m.major_id where m.major_id is null;
而通过嵌套查询时，在内存中创建临时表完成select子查询与主查询两部分查询工作，会有一定的消耗
select * from student u where major_id not in （select major_id from major）;
7、使用sql提示
sql提示（sql hint）是优化数据库的一个重要手段，就是往sql语句中加入一些人为的提示来达到优化目的。下面是一些常用的sql提示：
（1）use index：使用use index是希望mysql去参考索引列表，就可以让mysql不需要考虑其他可用索引，其实也就是possible_keys属性下参考的索引值
mysql》 explain select* from user_info use index（id_index，ind_name_id） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | ind_name_id，id_index | null | null | null | 4 | 100 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
mysql》 explain select* from user_info use index（id_index） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | id_index | null | null | null | 4 | 100 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
（2）ignore index忽略索引
我们使用user_id判断，用不到其他索引时，可以忽略索引。即与use index相反，从possible_keys中减去不需要的索引，但是实际环境中很少使用。
mysql》 explain select* from user_info ignore index（primary，ind_name_id，id_index） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | null | null | null | null | 4 | 33.33 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
（3）force index强制索引
比如where user_id 》 0，但是user_id在表中都是大于0的，自然就会进行all全表搜索，但是使用force index虽然执行效率不是最高（where user_id 》 0条件决定的）但mysql还是使用索引。
mysql》 explain select* from user_info where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | simple | user_info | null | all | ind_name_id，id_index | null | null | null | 4 | 100 | using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set
之后强制使用独立索引id_index（user_id）：
mysql》 explain select* from user_info force index（id_index） where user_id》0;
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | extra |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 1 | simple | user_info | null | range | id_index | id_index | 4 | null | 4 | 100 | using index condition |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
1 row in set
总结
（1）很多时候数据库的性能是由于不合适（是指效率不高，可能会导致锁表等）的sql语句造成，本篇博文只是介绍简单的sql优化
（2）其中有些优化在真正开发中是用不到的，但是一旦出问题性能下降的时候需要去一一分析。
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