接上節，執行計劃還有一個重要的字段是extra，以下是出現的選項。

1、using filesort： 需要一次額外的查詢或者排序，性能開銷大。常見于order by語句中。

create

對于單索引來說，如果排序和查找是同一個字段，則不會出現using filesort，反之會使用using filesort。

復合索引：不能跨列（最佳左前綴），如果跨列必然出現using filesort。

alter table test_02 add index idx_a1_a2_a3(a1, a2, a3); # using filesort a2 被跨了 explain select * from test_02 where a1 = '' order by a3; # using filesort a1被垮了 explain select * from test_02 where a2 = '' order by a3; # 不會出現using filesort explain select * from test_02 where a1 = '' order by a2;

只要復合索引的順序是保證從左到右，無論where和order by是什么組合的，都不會出現filesort， a1 -> (a2) -> (a3)。

2、using temporary，用到了臨時表，性能開銷較大，盡量避免。一般出現在group by中。

原則：查詢哪些列就按照哪些列進行group by分組。

# 不出現 using temporary explain select a1 from test_02 where a1 in ('1', '2', '3') group by a1; # 出席那 using temporary，原因是因為查詢一次之后又使用了a2分組。 explain select a1 from test_02 where a1 in ('1', '2', '3') group by a2;

如果發現語句出現問題，下面這篇文章解決，原因是mysql默認不允許對空行分組

https://blog.csdn.net/yalishadaa/article/details/72861737?blog.csdn.net

再來熟悉一下sql解析過程：

from ... on ... join ... where ... group by ... having ... select distinct ... order by ... limit

3、using index，不讀取源文件，即從索引中獲取數據，不需要回表查詢，性能提升。即索引覆蓋。

// 使用到的數據均在索引里，使用索引即可獲得所有數據 select a1, a2 from test_02 where a1 = '' and a2 = ''; // 無發使用using index drop index idx_a1_a2_a3 on test_02; alter table test_02 add index idx_a1_a2(a1, a2); explain select a1, a3 from test_02 where a1 = '' and a2 = '';

如果使用到了using index， 會對possiblekeys和key造成影響，如果沒有where則索引只出現在key中，如果有where，則索引只出現在key和possible_keys中。

4、using where，需要回表查詢，開銷大，在where中使用。

假設一個字段age是索引，但是其他字段不是，那么需要回表查詢。

# 繼上表，where查詢a3，那么該查詢需要回表。 explain select a1, a3 from test_02 where a1 = '' and a3 = '';

5、impossible where，永遠不可為true的查詢where。

優化實例

create table test_03 (a1 int(3) not null,a2 int(3) not null,a3 int(3) not null,a4 int(3) not null ); alter table test_03 add index idx_a1_a2_a3_a4(a1, a2, a3, a4); # 這里雖然不是按照順序進行查詢，但是優化器做了優化，依舊可以利用索引 explain select a1, a2, a3, a4 from test_03 where a1 = 1 and a3 = 2 and a2 = 3 and a4 = 1;# a1->a2-> a4失效（回表）-> a3 using where explain select a1,a2,a3,a4 from test_03 where a1 = 1 and a2 = 2 and a4 = 4 order by a3; # a1-> a4 失效-> a3跨列 using where ,using filesort explain select a1,a2,a3,a4 from test_03 where a1 = 1 and a4 = 4 order by a3;# 推薦寫法 explain select a1, a2, a3, a4 from test_03 where a1 = 1 and a2 = 2 and a3 = 3 and a4 = 4;# 編寫時不按順序，但是優化器做了優化 explain select a1, a2, a3, a4 from test_03 where a1 = 1 and a2 = 2 and a4 = 3 and a3 = 4;# 不會using filesort 但是會觸發using index using where explain select a1, a2, a3, a4 from test_03 where a1 = 1 and a4 = 2 ordet by a2, a3; # a4失效，其他不夸列，using where， a4從using where中查找

優化案例

單表優化、雙表優化、多表優化。

單表優化

create

查詢authorid為1并且typeid為2或3的bid。

explain select bid from book where typeid in (2, 3) and authorid = 1 order by typeid;

執行發現性能很差。

優化：加索引。

alter table book add index idx_bid_typeid_authorid(bid, typeid, authorid); explain select bid from book where typeid in (2, 3) and authorid = 1 order by typeid;

type有了優化，但是不夠。

根據sql語句的實際解析過程，添加索引。先解析where 后解析select

drop

性能提升。但是這里in可能會失效，導致整個索引失效，所以將in放到后面

drop

總結：a、保持索引的定義和使用順序是一致的。b、將含有in的范圍查詢放到where最后，防止干擾。盡量少用in。

雙表優化

create table teacher2(tid int(4) primary key,cid int(4) not null ); insert into teacher2 values(1, 2); insert into teacher2 values(2, 1); insert into teacher2 values(3, 3);create table course2(cid int(4),cname varchar(20) ); insert into course2 value(1, 'java'); insert into course2 value(2, 'python'); insert into course2 value(3, 'js');

左連接

explain select * from teacher2 t left join course2 c on t.cid = c.cid where c.cname='java';

如果發現有using join buffer說明mysql內部做了優化。

索引加在哪里？a、小表驅動大表。b、索引建立在經常使用的字段上。（上述t.cid字段使用頻繁，因此左外連接加到t.cid上，右外連接的話加到右表上）

小表 10， 大表 500

select ... where 小表.x * 10 = 大表.y * 500 。兩次循環次數結果一樣，小表循環較少。

alter table teacher2 add index index_teacher2_cid(cid); alter table course2 add index index_course2_cname(cname);

避免索引優化失效

a.復合索引，不要跨列或者無序使用。

b.盡量使用全索引匹配。盡量索引全用上。

不要在索引上進行任何操作。（計算，函數，類型轉換）索引會失效。

select ... where a.x * 2 = xxx

對于復合索引，左邊的一個索引失效，那么右邊索引都失效。

索引不能使用（!= <>）或者is null (is not null)，否則索引失效，右側跟著失效。> 概率失效

獨立的索引沒有影響。

有的時候底層優化不生效，是概率的。需要explain 推測。盡量使用覆蓋索引。

like盡量以常量開頭，不要以%開頭，否則索引失效。

盡量不要使用類型轉換，顯式轉換和隱式轉換都不要，否則索引失效。

使用or，索引失效，可以將左側的索引都失效。

其他優化方法：

exist 和 in，如果主查詢的數據集大，則用in，如果子查詢的數據集大，則用exist。

select tname from teacher exist(select * from teacher);

總結

以上是生活随笔為你收集整理的left join 索引失效无条件_从零开始学数据分析-mysql索引优化方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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