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）
- Connectors指的是不同语言中与SQL的交互
- Management Serveices & Utilities： 系统管理和控制工具，例如备份恢复、Mysql复制、集群等
- 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
- 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
- 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 - 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
- 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 - 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。
- 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
show variables like ‘%innodb_buffer_pool%‘ select * from performance_schema.global_variables where variable_name=‘innodb_buffer_pool_size‘;
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：
mysql> help set
Name: ‘SET‘
Description:
Syntax:
SET variable_assignment [, variable_assignment] ...
variable_assignment:
user_var_name = expr
| param_name = expr
| local_var_name = expr
| [GLOBAL | SESSION]
system_var_name = expr
| [@@global. | @@session. | @@]
system_var_name = expr
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：
mysql> set global datadir=‘/usr/local/mysql/data2‘; ERROR 1238 (HY000): Variable ‘datadir‘ is a read only variable
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
#一个会话窗口，实时查看日志 tail -f /usr/local/mysql/data/master01-slow.log #另一个窗口 执行一个做慢查询模拟
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
mysqldumpslow -s t -n 3 -a master01-slow.log
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
show variables like ‘log_output‘; 修改为 set global log_output=‘table‘; 查看一下表结构 desc mysql.slow_log;
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：
general_log=on general_log_file=/usr/local/mysql/data/general_log
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
show variables like ‘socket‘;
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
show variables like ‘pid_file‘;
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
mysql> use performance_schema mysql> select name,count(*) from threads group by name; +----------------------------------------+----------+ | name | count(*) | +----------------------------------------+----------+ | thread/innodb/buf_dump_thread | 1 | | thread/innodb/dict_stats_thread | 1 | | thread/innodb/io_ibuf_thread | 1 | | thread/innodb/io_log_thread | 1 | | thread/innodb/io_read_thread | 4 | | thread/innodb/io_write_thread | 4 | | thread/innodb/page_cleaner_thread | 1 | | thread/innodb/srv_error_monitor_thread | 1 | | thread/innodb/srv_lock_timeout_thread | 1 | | thread/innodb/srv_master_thread | 1 | | thread/innodb/srv_monitor_thread | 1 | | thread/innodb/srv_purge_thread | 1 | | thread/innodb/srv_worker_thread | 3 | | thread/sql/compress_gtid_table | 1 | | thread/sql/main | 1 | | thread/sql/one_connection | 1 | | thread/sql/signal_handler | 1 | | thread/sql/thread_timer_notifier | 1 | +----------------------------------------+----------+
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：
- 客户端发送一条查询给服务器；
- 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。
- 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；
- 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。
- 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：
- 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；
- 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
- 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。 - 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。 - 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
- 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’ - 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 - 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 - 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：
SELECT * FROM Table1 WHERE indexed_column=5 AND unindexed_column=6
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。
- 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。 - 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。 - 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 - 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
- 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 - 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：
SELECT * FROM Table1 WHERE column1=‘x‘ UNION ALL SELECT * FROM Table1 WHER column2=‘y‘
- 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
- 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
原文地址：https://www.cnblogs.com/keme/p/10243333.html