MySQL体系结构与参数文件及查询优化器详解

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1. MySQL 体系结构

如下图:

MySQL 是由 SQL 接口，解析器，优化器，缓存，存储引擎组成的（SQL Interface、Parser、Optimizer、Caches&Buffers、Pluggable Storage Engines）

1. Connectors 指的是不同语言中与 SQL 的交互

2. Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具，例如备份恢复、Mysql 复制、集群等

3. Connection Pool: 连接池：管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要

4. SQL Interface: SQL 接口：接受用户的 SQL 命令，并且返回用户需要查询的结果。比如 select from 就是调用 SQL Interface

5. Parser: 解析器，SQL 命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。主要功能： 
   a . 将 SQL 语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后 SQL 语句的传递和处理就是基于这个结构的 
b. 如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个 sql 语句是不合理的

6. Optimizer: 查询优化器，SQL 语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化

7. Cache 和 Buffer（高速缓存区）：查询缓存，如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。 
   通过 LRU 算法将数据的冷端溢出，未来得及时刷新到磁盘的数据页，叫脏页。 
   这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key 缓存，权限缓存等

8. Engine：存储引擎。存储引擎是 MySql 中具体的与文件打交道的子系统。也是 Mysql 最具有特色的一个地方。

9. MySQL 相关底层文件

2. MySQL 文件

构成 MySQL 整个数据库的是所有的相关文件，这些文件有： 
参数文件 my.cnf：告诉 MySQL 实例在启动的时候去哪里找数据库文件，并指定初始化文件参数，包括定义内存缓冲池大小等等

日志文件：用来记录 MySQL 实例对某些条件作出响应时写入的文件，包括错误日志文件，二进制日志文件，慢查询日志文件，查询日志文件等

Socket 文件：当用 Unix 套接字方式连接时使用的文件

Pid 文件：MySQL 实例的进程 ID 文件

MySQL 表结构文件：用来存放表结构定义的文件

存储引擎相关文件：每个存储引擎都有自己相关的文件来保存各种数据，包括表数据和索引数据等等

参数文件：当 MySQL 实例启动时，数据库会先去读一个配置参数文件，用来寻找数据库的各种文件所在位置以及指定的初始化参数

2.1 MySQL 参数文件

数据库参数其实是一个键值对（key/value），比如 innodb_buffer_pool_size=1G。 
可以通过 show variables 命令来查看所有的参数，也可以通过 like 关键词来过滤特定的  
参数，还可以通过 performance_schema.global_variables 视图 (5.7.6 版本以后) 来查看参数 

MySQL 数据库中的参数可以分为动态参数和静态参数两种 

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-system-variables.html #官方文档，对一些参数的详细解释 

2.1.1 动态参数

参数的详细解释  
动态参数是指在数据库运行的过程中可以动态修改的参数，可以通过 set 命令对动态参数进行修改

用法：

Global 和 session 是指该参数的修改是基于当前会话还是基于整个实例的生命周期  
设置为 global 参数修改，并不影响 my.cnf 中的变化，当数据库下次重启依然是参数文件中的配置

注：如果不重启 mysql 的情况下动态修改参数，先看看该参数是不是动态参数，如果是动态参数 则可以用 set global 方式修改，修改完动态参数文文件，再加入到 my.cnf 
例如 autocommit 是 dynamic 动态参数 

2.1.2 静态参数

静态参数是指在数据库运行过程中不能修改的参数，必须在配置文件 my.cnf 中修改并且数据库重启后才能生效  
比如 datadir 参数，如果使用动态参数修改方式，则会报错：

2.2 MySQL 日志文件

MySQL 日志文件包含以下几种： 
错误日志 (error log) 
二进制日志（binlog） 
慢查询日志（slow log） 
查询日志（general_log）

2.2.1 错误日志

是 对 MySQL 的启动，运行和关闭过程进行了记录 。遇到问题时首先应该查询此文件以便定位问题。 
可以通过 show variables like‘log_error’命令来定位文件位置

默认情况下错误日志的文件名是该服务器的主机名

2.2.2 慢查询日志

可以定位可能存在性能问题的 SQL 语句，从而进行 SQL 语句层面的优化。 
通过设置 long_query_time 参数来设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有 SQL 语句都记录到慢查询日志文件中。

show variables like ‘%long_query%’;
show variables like ‘%slow_query%’;

 另一个和慢查询日志相关的参数是 log_queries_not_using_indexes 参数，如果运行的 SQL 语句没有使用索引，则会把这条 SQL 语句记录到慢查询日志中

例如

 慢查询日志中不光会记录 select 语句，对数据库修改语句如果符合条件也会记录  
执行 sql 语句的时间 比 long_query_time 大都会被记录

随着 MySQL 数据库服务器运行时间的增加，会有越来越多的 SQL 语句记录到慢查询日志中，此时分析该文件显得不那么简单和直观，这个时候可以使用

mysqldumpslow 命令 来协助分析慢查询日志 也可以通过 pt 工具来分析，推荐用 pt 的工具。

例如提取执行时间最长的 3 条 SQL 语句

如果慢查询的日志文件查询看着不舒服 想通过 sql 方式的来看  
哪可以通过动态修改 log_output 参数将慢查询输出到 mysql 库下的表中  
默认是以文件的输出的方式

 模拟慢查询 就会输出到 mysql.slow_log 表中

作用：分析常用 sql，看懂 sql 的具体作用，是否可以优化

2.2.3 查询日志

查询日志记录了所有对 MySQL 数据库请求的信息。 
通过两个参数来启动：

开启了这个文件 会记录 mysql 会话请求连接中 会实时记录所操作 的 ddl ,dml 语句，会导致这个文件变得，不一会就会变得很大，影响存储。 
开启这个查询日志一般都是用于排除一些异常才会开启。

2.2.4 二进制日志文件

二进制日志 binary log 记录了 对 MySQL 数据库 执行更改的所有操作 , 但不包括 select 和 show 这类操作。其主要作用为： 
恢复：例如在一个数据库全备文件恢复后，用户可以通过二进制日志进行增量恢复  
复制：通过执行二进制日志使远程的一台 MySQL 数据库与本数据库进行数据同步  
审计：用户可以通过二进制日志中的信息来进行审计，判断是否有对数据库进行注入攻击 

通过配置参数 log-bin[=name]可以启动二进制日志，如果不指定 name，则默认二进制日志文件名为主机名，后缀名为二进制日志的序列号

比如在服务器上的 mysql-bin.000015 为一个二进制日志文件，mysql-bin.index 文件为二进制的索引文件，用来存储过往产生的二进制日志序号 

 影响二进制日志文件的其他参数：

Max_binlog_size：指定了单个二进制日志文件的最大值，如果超过该值，则产生新的二进制日志文件，后缀名 +1，并记录到.index 文件中，默认是 1G

 binlog_cache_size：对 InnoDB 来说，所有未提交的事务的二进制日志都会先写入到缓存中，只有当事务提交时将缓存中的二进制日志写入到日志文件中。而缓存的大小由 binlog_cache_size 决定，默认是 32K。当一个线程开启一个事务时，会自动分配 32K 的大小的 binlog 缓存空间，当事务的记录大于 32K 大小的时候，则会把缓存中的日志写入到临时文件中，可以通过查询 binlog_cache_disk_use 参数查看写入到临时文件的次数

 在默认情况下由于缓存的存在，所以 每个事务并不是 在发起的时候 就写入到二进制日志 中，所以当 数据库 在事务执行过程中 宕机 ，则会 有部分二进制日志未写入到文件 的情况，参数 sync_binlog=[N]用来控制此行为。N 参数表示每写多少次缓存就同步数据到磁盘，如果设置为 1，则表示将缓存的内容同步写入到磁盘中 

 sync_binlog 默认取值为 1 在 5.7.x 
5.6 版本好像是 0

binlog_do_db 和 binlog_ignore_db 表示需要写入和忽略哪些库的二进制日志的写入，默认是空，表示所有数据库的二进制日志都要写入

Log_slave_update 参数用来将从 master 上取得并执行的二进制日志写入到自己的二进制日志文件中去，通常在需要搭建 master=>slave=>slave (一主多从，多主多从)架构的复制时，需要设置该参数

Binlog_format 参数决定了二进制日志文件的内容格式，其取值可以是 statement,row 或者是 mixed

2.3 MySQL 套接字文件

套接字文件：在 unix 系统下本地连接 MySQL 可以采用 unix 域套接字方式，这种方式需要一个套接字 (socket) 文件，其位置和名称由参数 socket 控制，一般在 /tmp 目录下，名为 mysql.sock

对 mysql.sock 来说，其作用是程序与 mysqlserver 处于同一台机器，发起本地连接时可用。

例如你无须定义连接 host 的具体 IP 地址，只要为空或 localhost 就可以。在此种情况下，即使你改变 mysql 的外部 port 也是一样可能正常连接

2.4 MySQL 进程文件

Pid 文件：当 MySQL 实例启动时，会将自己的进程 ID 写入到一个文件中，该文件由参数 pid_file 控制，默认是在数据库目录下，文件名为主机名.pid

2.5 MySQL 表结构文件

表结构定义文件：MySQL 无论表采用哪种存储引擎，都会产生一个以 frm 为后缀名的文件，这个 文件记录了该表的表结构定义

frm 还用来存放视图定义，该文件是文本文件，可以直接使用 cat 命令来查看视图定义

只有视图的的 frm 可以直接查看该结构的文件

2.6 MySQL 存储引擎文件

InnoDB 存储引擎文件包括以下几种： 
表空间文件： 

分为 共享表空间文件 (ibdata1) 和独立表空间  
由 innodb_data_file_path 参数控制，所有基于 InnoDB 存储引擎的表的数据都会记录到该共享表空间中  
而如果设置了 innodb_file_per_table 参数，则每个 innodb 表都会产生一个独立的表空间，独立表空间的命令规则为表名.ibd，通过这种方式，用户不用将所有数据都存放在默认表空间中。 

需要说明的是独立表空间文件仅存储该表的数据、索引等信息，其余信息还是存放在共享表空间中 , 
例如 undo_log ,buffer,Innodb 表的元数据都放在 ibdata1 里面 等等

InnoDB 存储引擎文件 包括以下几种： 

重做日志文件：默认情况下，在 InnoDB 存储引擎的数据目录下会有两个名 ib_logfile0 和 ib_logfile1 的文件，叫重做日志文件，记录列对于 InnoDB 存储引擎的事务日志，当数据库实例重启时，InnoDB 存储引擎会使用重做日志恢复到重启前的时刻，以此来保证数据的完整性

重做日志和二进制日志的区别在于： 

二进制日志会记录所有 MySQL 数据库有关的日志记录，而重做日志仅记录有关 InnoDB 存储引擎本身的事务日志

二进制日志的内容是每个事务的具体操作内容，而重做日志文件记录的是关于每个数据页的更改情况

3 InnoDB 体系结构

4 Mysql 后台线程

Master 主线程 

1、Master thread 线程的优先级最高，内部主要是 4 个循环 loop 组成：主循环、后台循环、刷新循环、暂停循环。 
2、在 master thread 线程里，每 1 秒或每 10 秒会触发 1oop（循环体）工作，loop 为主循环，大多数情况下都运行在这个循环体。loop 通过 sleep()来实现定时的操作，所以操作时间不精准。负载高的情况下可能会有延迟； 
3、dirty page：当事务 (Transaction) 需要修改某条记录（row）时，InnoDB 需要将该数据所在的 page 从 disk 读到 buffer pool 中，事务提交后，InnoDB 修改 page 中的记录 (row)。这时 buffer pool 中的 page 就已经和 disk 中的不一样了，我们称 buffer pool 中的被修改过的 page 为 dirty page。Dirty page 等待 flush 到 disk 上。 
4、insert buffer merge： 
innodb 使用 insert buffer”欺骗”数据库: 对于为非唯一索引，辅助索引的修改操作并非实时更新索引的叶子页, 而是把若干对同一页面的更新缓存起来做合并（merge）为一次性更新操作, 转化随机 IO 为顺序 IO, 这样可以避免随机 IO 带来性能损耗，提高数据库的写性能。 
（1）Insert Buffer 是 Innodb 处理非唯一索引更新操作时的一个优化。最早的 Insert Buffer，仅仅实现 Insert 操作的 Buffer，这也是 Insert Buffer 名称的由来。在后续版本中，Innodb 多次对 Insert Buffer 进行增强，到Innodb 5.5 版本，Insert Buffer 除了支持 Insert，还新增了包括 Update/Delete/Purge 等操作的 buffer 功能，Insert Buffer 也随之更名为 Change Buffer。

（2）insert buffer merge 分为主动给 merge 和被动 merge。 
（2.1）master thread 线程里的 insert buffer merge 是主动 merge，原理是： 
a、若过去 1 秒内发生的 IO 小于系统 IO 能力的 5%，则主动进行一次 insert buffer merge（merge 的页面数为系统 IO 能力的 5% 且读取 page 采用 async io 模式）。 
b、每 10 秒，必须触发一次 insert buffer merge（merge 的页面数仍旧为系统 IO 能力的 5%）

（2.2）被动 Merge，则主要是指在用户线程执行的过程中，由于种种原因，需要将 insert buffer 的修改 merge 到 page 之中。被动 Merge 由用户线程完成，因此用户能够感知到 merge 操作带来的性能影响。 
例如： 
a、Insert 操作，导致页面空间不足，需要分裂。由于 insert buffer 只能针对单页面，不能 buffer page split，因此引起页面的被动 Merge； 
b、insert 操作，由于其他各种原因，insert buffer 优化返回失败，需要真正读取 page 时，也需要进行被动 Merge； 
c、在进行 insert buffer 操作时，发现 insert buffer 已经太大，需要压缩 insert buffer。 
5、check point： 
（1）checkpoint 干的事情：将缓冲池中的脏页刷新到磁盘  
（2）checkpoint 解决的问题： 
a、缩短数据库的恢复时间(数据库宕机时，不需要重做所有的日志，因 checkpoint 之前的页都已经刷新回磁盘啦) 
b、缓冲池不够用时，将脏页刷新到磁盘(缓冲池不够用时，根 
据 LRU 算法算出最近最少使用的页，若此页为脏页，需要强制执行 checkpoint 将脏也刷回磁盘) 
c、重做日志不可用时，刷新脏页(采用循环使用的，并不是无限增大。当重用时，此时的重做日志还需要使用，就必须强制执行 checkpoint 将脏页刷回磁盘)

IO thread 
在 innodb 存储引擎中大量使用 AIO 来处理 IO 请求，这样可以极大提高数据库的性能，而 IO thread 的工作就是负责这些 IO 请求的回调处理（call back）; 
lock monitor thread

error monitor thread

purge thread 
1、 事务被提交后，其所使用的 undo log 可能将不再需要，因此需要 purge thread 来回收已经使用并分配的 undo 页； 
2、从 mysql5.5 开始，purge 操作不再做主线程的一部分，而作为独立线程。 
3、开启这个功能：innodb_purge_threads=1。调整 innodb_purge_batch_size 来优化 purge 操作，batch size 指一次处理多少 undo log pages，调大这个参数可以加块 undo log 清理 (类似 Oracle 的 undo_retention)。 
从 mysql5.6 开始，innodb_purge_threads 调整范围从 0–1 到 0–32，支持多线程 purge，innodb-purgebatch-size 会被多线程 purge 共享

page cleaner thread 
page cleaner thread 是在 innodb1.2.x 中引用的，作用是将之前版本中脏页的刷新操作都放入到单独的线程中来完成，其目的是为了减轻 master thread 的工作及对于用户查询线程的阻塞，进一步提高 innodb 存储引擎的性能。

5 MySQL 语句执行过程

mysql 执行一个查询的过程，执行的步骤包括：

1. 客户端发送一条查询给服务器；

2. 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。

3. 服务器段进行 SQL 解析、预处理，在优化器生成对应的执行计划；

4. mysql 根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的 API 来执行查询。

5. 将结果返回给客户端。 
   简单的来说: 
   SQL 权限的检查 –>SQL 语法语意分析 –> 查询缓存 –> 服务器 SQL 解析 –> 执行

5.1 查询状态

对于 mysql 连接，任何时刻都有一个状态，该状态表示了 mysql 当前正在做什么。 
使用 show full processlist 命令查看当前状态。在一个查询生命周期中，状态会变化很多次，下面是这些状态的解释： 

sleep：线程正在等待客户端发送新的请求；
query：线程正在执行查询或者正在将结果发送给客户端； 
locked：在 mysql 服务器层，该线程正在等待表锁。 
analyzing and statistics：线程正在收集存储引擎的统计信息，并生成查询的执行计划； 
copying to tmp table：线程在执行查询，并且将其结果集复制到一个临时表中，这种状态一般要么是做 group by 操作，要么是文件排序操作，或者 union 操作。如果这个状态后面还有 on disk 标记，那表示 mysql 正在将一个内存临时表放到磁盘上。 
sorting Result：线程正在对结果集进行排序。 
sending data：线程可能在多个状态间传送数据，或者在生成结果集，或者在想客户端返回数据。

5.2 查询缓存

在解析一个查询语句之前，如果查询缓存是打开的，那么 mysql 会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据。这个检查是通过一个对大小写敏感的哈希查找实现的。这个检查是通过一个对大小写敏感的哈希查找实现的。 

如果当前的查询恰好命中了查询缓存，那么在 返回查询结果之前 mysql 会检查一次用户权限 。这仍然是无须解析查询 SQL 语句的，因为在查询缓存中已经存放了当前查询需要访问的表信息。如果 权限没有问题，mysql 会跳过所有其他阶段，直接从缓存中拿到结果并返回给客户端。没权限这种情况下，查询不会被解析，不用生成执行计划，不会被执行。

5.3 查询优化处理

查询的生命周期的下一步是将一个 SQL 转换成一个执行计划 ，mysql 在依照这个执行计划和存储引擎进行交互。这包含多个子阶段： 解析 SQL、预处理、优化 SQL 执行计划 。 这个过程中任何错误都可能终止查询  
语法解析器和预处理：首先 mysql 通过关键字将 SQL 语句进行解析，并生成一颗对应的“解析树”。mysql 
解析器将使用 mysql 语法规则验证和解析查询；预处理器则根据一些 mysql 规则进一步检查解析树是否合法。 

查询优化器 ：当语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成执行计划。  一条查询 SQL 语句可以有很多种执行方式，最后都返回相同的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。

执行计划：mysql 不会生成查询字节码来执行查询，mysql 生成查询的一棵指令树，然后通过存储引擎执行完成这棵指令树并返回结果。最终的执行计划包含了重构查询的全部信息。

5.4 查询执行引擎

在解析和优化阶段，mysql 将生成查询对应的执行计划，mysql 的查询执行引擎则根据这个执行计划来完成整个查询。这里执行计划是一个数据结构，而不是和很多其他的关系型数据库那样对应的字节码 
mysql 简单的根据执行计划给出的指令逐步执行。在根据执行计划逐步执行的过程中，有大量的操作需要通过调用存储引擎实现的接口来完成。为了执行查询，mysql 只需要重复执行计划中的各个操作，直到完成所有的数据查询。

5.5 返回结果给客户端

查询执行的最后一个阶段是将结果返回给客户端。即使查询不需要返回结果给客户端，mysql 仍然会返回这个查询的一些信息，如该查询影响到的行数。如果查询可以被缓存，那么 mysql 在这个阶段也会将结果放到查询缓存中。 

mysql 将结果集返回客户端是一个增量、逐步返回的过程。这样有两个好处：

1. 服务器端无须存储太多的结果，也就不会因为返回太多结果而消耗太多的内存；

2. 这样处理也让 mysql 客户端第一时间获得返回的结果。 
   结果集中的每一行都会以一个满足 mysql 客户端 / 服务器通信协议的包发送，再通过 tcp 协议进行传输，在 tcp 传输的过程中，可能对 mysql 的封包进行缓存然后批量传输。

6 MySQL 查询优化器

MySQL 采用了基于开销的优化器，以确定处理查询的最解方式，也就是说执行查询之前，都会先选择一条自以为最优的方案，然后执行这个方案来获取结果。在很多情况下，MySQL 能够计算最佳的可能查询计划，但在某些情况下，MySQL 没有关于数据的足够信息，或者是提供太多的相关数据信息，估测就不那么友好了

MySQL 优化器中，一个主要的目标是只要可能就是用索引，而且使用条件最严格的索引来尽可能多、尽可能快地排除那些不符合索引条件的数据行，说白了就是选择怎样使用索引，当然优化器还受其他的影响。

6.1 影响优化器的使用有哪些

1. 强制索引  
   通过 FORCE INDEX(索引 1[，索引 2])或者使用 USE INDEX(索引 1[，索引 2])，来指定使用哪个索引，也可以指定多个索引，让  
   优化器从中挑选。

2. 忽略索引  
   可以使用 IGNORE INDEX(索引 1[，索引 2])来忽略一些索引，这样优化器，就不会考虑使用这些所有，减少优化器优化时间。

3. STRAGHT_JOIN 
   这个会优化器使用数据表的顺序  
   一般情况下，MySQL 优化器会自行决定按照哪种顺序扫描数据表才能最快地检索出数据，但是我们可以通过 STRAGHT_JOIN 强制优化器按特定的顺序使用数据表，毕竟优化器做的判断不一定都是最优的。 
   使用原则是： 
   让限制最强的选取操作最先执行。STRAIGHT_JOIN 可以放在 SELECT 后面，也可以放在 FROM 子句中。

注：STRAIGHT_JOIN 只适用于 inner join，并不使用与 left join，right join。

6.2 查询优化器所做的事情

1. 常量转化  
   它能够对 sql 语句中的常量进行转化，比如下面的表达式：WHERE col1 = col2 AND col2 =‘x’; 依据传递性：如果 A =B and B=C，那么就能得出 A =C。所以上面的表达式 mysql 查询优化器能进行如下的优化：WHERE col1 =‘x’AND col2 =‘x’

2. 无效代码的排除  
   查询优化器会对一些无用的条件进行过滤，比如说 WHERE 0=0 AND column1=’y’因为第一个条件是始终为 true 的，所以可以移除该条件，变为：WHERE column1=’y’再见如下表达式：WHERE (0=1 AND s1=5) OR s1= 7 因为前一个括号内的表达式始终为 false，因此可以移除该表达式，变为：WHERE s1=7 
   一些情况下甚至可 以将整个 WHERE 子句去掉，见下面的表达式：WHERE (0=1 AND s1=5)我们可以看到，WHERE 子句始终为 FALASE，那么 WHERE 条件是不可能发生的。当然我们也可以讲，WHERE 条件被优化掉了

3. 常量计算  
   如下表达式：WHERE col1 = 1 + 2 转化为：WHERE col1 = 3 Mysql 会对常量表达进行计算，然后将结果生成条件

4. 存取类型  
   当我们评估一个条件表达式，MySQL 判断该表达式的存取类型。下面是一些存取类型，按照从最优到最差的顺序进行排列： 
   system 系统表，并且是常量表  
   const 常量表 
   eq_ref unique/primary 索引，并且使用的是’=’进行存取 
   ref 索引使用’=’进行存取 
   ref_or_null 索引使用’=’进行存取，并且有可能为 NULL 
   range 索引使用 BETWEEN、IN、>=、LIKE 等进行存取 
   ALL 表全扫描 
   优化器根据存取类型选择合适的驱动表达式。考虑如下的查询语句：以下是引用片段：

因为 indexed_column 拥有更好的存取类型，所以更有可能使用该表达式做为驱动表达式。考虑到这个查询语句有两种可能的执行方法: 
1) 不好的执行路径：读取表的每一行 (称为“全表扫描”)，对于读取到的每一行，检查相应的值是否满足 indexed_column 以及 unindexed_column 对应的条件。 
2) 好的执行路径：通过键值 indexed_column= 5 查找 B 树，对于符合该条件的每一行，判断是否满足 unindexed_column 对应的条件。 
一般情况下，索引查找比全表扫描需要更少的存取路径，尤其当表数据量很大，并且索引的类型是 UNIQUE 的时候。因此称它为好的执行路径，使用 indexed_column 列作为驱动表达式。

1. 范围存取类型  
   一些表达式可以使用索引，但是属于索引的范围查找。这些表达式通常对应的操作符是：>、>=、<、<=、IN、LIKE、BETWEEN。 
   对优化器而言，如下表达式： 
   column1 IN (1,2,3) 
   该表达式与下面的表达式是等价的： 
   column1 = 1 OR column1 = 2 OR column1 = 3 
   并且 MySQL 也是认为它们是等价的，所以没必要手动将 IN 改成 OR, 或者把 OR 改成 IN。 
   优化器将会对下面的表达式使用索引范围查找：column1 LIKE‘x%’，但对下面的表达式就不会使用到索引了：column1 LIKE‘%x’，这是因为当首字符是通配符的时候，没办法使用到索引进行范围查找。 
   对优化器而言，如下表达式： 
   column1 BETWEEN 5 AND 7 
   该表达式与下面的表达式是等价的： 
   column1 >= 5 AND column1 <= 7 同样， 
   MySQL 也认为它们是等价的。

2. 索引存取类型  
   考虑如下的查询语句：SELECT column1 FROM Table1; 如果 column1 是索引列，优化器更有可能选择索引全扫描，而不是采用表全扫描。这是因为该索引覆盖了我们所需要查询的列。 
   再考虑如下的查询语句： 
   SELECT column1,column2 FROM Table1; 如果索引的定义如下，那么就可以使用索引全扫描： 
   CREATE INDEX … ON Table1(column1,column2); 
   也就是说，所有需要查询的列必须在索引中出现。但是如下的查询就只能走全表扫描了：select col3 from Table1; 由于 col3 没有建立索引所以只能走全表扫描。

3. 转换  
   MySQL 对简单的表达式支持转换。比如下面的语法： 
   WHERE -5 = column1 转换为：WHERE column1 = -5 尽管如此，对于有数学运算存在的情况不会进行转换。 
   比如下面的语法： 
   WHERE 5 = -column1 不会转换为：WHERE column1 = -5，所以尽量减少列上的运算，而将运算放到常量上

4. AND 
   带 AND 的查询的格式为：AND，考虑如下的查询语句： 
   WHERE column1=’x’AND column2=’y’

优化的步骤： 
1) 如果两个列都没有索引，那么使用全表扫描。 
2) 否则，如果其中一个列拥有更好的存取类型(比如，一个具有索引，另外一个没有索引; 再或者，一个是唯一索引，另外一个是非唯一索引)，那么使用该列作为驱动表达式

1. OR 
   带 OR 的查询格式为：OR，考虑如下的查询语句：WHERE column1=’x’OR column2=’y’ 
   优化器做出的选择是采用全表扫描。当然，在一些特定的情况，可以使用索引合并，这里不做阐述。如果两个条件里面设计的列是同一列，那么又是另外一种情况，考虑如下的查询语句：WHERE column1=’x’OR column1=’y’在这种情况下，该查询语句采用索引范围查找

2. UNION 
   所有带 UNION 的查询语句都是单独优化的，考虑如下的查询语句：以下是引用片段：

1. order by 
   一般而言，ORDER BY 的作用是使结果集按照一定的顺序排序，如果可以不经过此操作就能产生顺序的结果，可以跳过 ORDER BY 操作。考虑如下的查询 语句： 
   SELECT column1 FROM Table1 ORDER BY‘x’; 优化器将去除该 ORDER BY 子句, 因为此处的 ORDER BY 子句没有意义。再考虑另外的一个查询语句：SELECT column1 FROM Table1 ORDER BY column1; 在这种情况下，如果 column1 类上存在索引，优化器将使用该索引进行全扫描，这样产生的结果集是有序的，从而不需要进行 ORDER BY 操作。

再考虑另外的一个查询语句：SELECT column1 FROM Table1 ORDER BY column1+1; 假设 column1 上存在索引，我 们也许会觉得优化器会对 column1 索引进行全扫描，并且不进行 ORDER BY 操作。实际上，情况并不是这样，优化器是使用 column1 列上的索引进行全扫表，仅仅是因为索引全扫描的效率高于表全扫描。对于索引全扫描的结果集 仍然进行 ORDER BY 排序操作

1. GROUP BY 
   这里列出对 GROUP BY 子句以及相关集函数进行优化的方法： 
   1) 如果存在索引，GROUP BY 将使用索引。 
   2) 如果没有索引，优化器将需要进行排序，一般情况下会使用 HASH 表的方法  
   3) 如果情况类似于“GROUP BY x ORDER BY x”, 优化器将会发现 ORDER BY 子句是没有必要的，因为 GROUP BY 产生的结果集是按照 x 进行排序的 
   4) 尽量将 HAVING 子句中的条件提升中 WHERE 子句中。 
   5) 对于 MyISAM 表，“SELECT COUNT(*) FROM Table1;” 
   直接返回结果，而不需要进行表全扫描。但是对于 InnoDB 表，则不适合该规则。补充一点，如果 column1 的定义是 NOT NULL 的，那么语句“SELECT COUNT(column1) FROM Table1;”等价于“SELECT COUNT(*) FROM Table1;”。 
   6) 考虑 MAX()以及 MIN()的优化情况。考虑下面的查询语句：以下是引用片段： 
   SELECT MAX(column1) FROM Table1 WHERE column1<’a’; 如果 column1 列上存在索引，优化器使用’a’进行索引定位，然后返回前一条记录。

     7) 考虑如下的查询语句: 

SELECT DISTINCT column1 FROM Table1; 在特定的情况下，语句可以转化为： 
SELECT column1 FROM Table1 GROUP BY column1; 转换的前提条件是：column1 上存 在索引，FROM 上只有一个单表，没有 WHERE 条件并且没有 LIMIT 条件

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