SQL语句

select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;

对于大分页的场景，可以优先让产品优化需求，如果没有优化的，有如下两种优化方式：

一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的c传过来，然后做“c < xxx”处理，但是这种一般需要改接口协议，并不一定可行。

另一种是采用延迟关联的方式进行处理，减少SQL回表，但是要记得索引需要完全覆盖才有效果，SQL改动如下

 

案例4、in + order by

索引

KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)

SQL语句

 

in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索，类似union，但是效率比union高。

in查询在进行cost代价计算时（代价 = 元组数 * IO平均值），是通过将in包含的数值，一条条去查询获取元组数的，因此这个计算过程会比较的慢，所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。

因此会导致执行计划选择不准确。默认是200，即in条件超过了200个数据，会导致in的代价计算存在问题，可能会导致Mysql选择的索引不准确。

处理方式，可以(order_status, created_at)互换前后顺序，并且调整SQL为延迟关联。

案例5、范围查询阻断，后续字段不能走索引

索引

KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)

SQL语句

 

范围查询还有“IN、between”

案例6、不等于、不包含不能用到索引的快速搜索。（可以用到ICP）

 

在索引上，避免使用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等

案例7、优化器选择不使用索引的情况

如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。

select * from _order where  order_status = 1

查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。

案例8、复杂查询

select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > ‘2020-01-01‘;

select * from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > ‘2020-01-01‘ limit 10;

如果是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；

如果是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其他的方式进行解决，比如使用ES等进行解决。

案例9、asc和desc混用

select * from _t where a=1 order by b desc, c asc

desc 和asc混用时会导致索引失效

案例10、大数据

对于推送业务的数据存储，可能数据量会很大，如果在方案的选择上，最终选择存储在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。

那么需要注意，频繁地清理数据，会造成数据碎片，需要联系DBA进行数据碎片处理。

场景+案例分析，SQL优化这么做就对了

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