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1.SQL优化

1.1如何定位及优化SQL语句的性能问题

对于低性能的SQL语句的定位，最重要也是最有效的办法就是使用执行计划，MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划

• id：表示一个查询中各个子查询的执行顺序，id相同则执行顺序由上至下，id不同，id值越大优先级越高，越先被执行，id为null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在union等查询语句中
• select_type：每个子查询的查询类型，一些常见的查询类型为：
  
• table：查询的数据表
• type：访问类型
  • ALL：扫描全表数据
  • index：按索引次序扫描，先读索引，再读实际的行，结果还是全表扫描，主要优点是避免了排序，因为索引是排序好的
  • range：索引范围查找，当索引使用<,>,is null,between,in,like时出现
    
  • ref：按照普通索引查询
  • eq_ref：使用唯一索引查找（主键或唯一索引）
  • const：常量查询，在整个查询过程中这个表最多只会有一条匹配的行
• possible_key：可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了
• key：显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL

1.2 SQL的生命周期

1. 应用服务器与数据库建立一个连接
2. 数据库进程拿到请求SQL
3. 解析并生成执行计划，执行
4. 读取数据到内存中并进行逻辑处理
5. 通过步骤一的连接，发送结果到客户端
6. 关掉连接，释放资源

1.3 SQL大数据查询如何进行优化

1. 语法优化：
   • 首先查看有没有致索引失效，导致进行全表查询的地方，比如>,<，is null，!=等，看可不可以去除，如果不行，就在这类操作之前先进行其它条件的过滤
2. 建索引：对常用且重复率低的字段，建索引
3. 增加过滤条件
4. 使用缓存
5. 对数据库进行读写分离

1.4超大分页怎么处理

主要的优化思路就是：在索引上完成排序分页的操作，最后根据主键关联回表查询所需要的其他列内容，通过索引覆盖在索引上完成扫描和排序，最后通过主键回表查询，最大限度减少回表查询的I/O次数

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