MySQL一些规范以及优化问题
如何选择索引列的顺序？
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
- 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）
- 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）
- 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）
避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间）
- 重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
- 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
覆盖索引：就是包含了所有查询字段 (where,select,ordery by,group by 包含的字段) 的索引
覆盖索引的好处：
- 避免 Innodb 表进行索引的二次查询: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了 IO 操作，提升了查询效率。
- 可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
避免使用子查询，可以把子查询优化为 join 操作
通常子查询在 in 子句中，且子查询中为简单 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 从句) 时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因：
子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。
由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。
在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION
- UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作
- UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作
拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
- 大 SQL 逻辑上比较复杂，需要占用大量 CPU 进行计算的 SQL
- MySQL 中，一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算
- SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
超100 万行的批量写 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次进行操作
大批量操作可能会造成严重的主从延迟
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间， 而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志，特别是对于 row 格式二进制数据而言，由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因
避免产生大事务操作
大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批
