本文旨在以mysql开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。

一个慢查询引发的思考

select
   count(*) 
from
   task 
where
   status=2 
   and operator_id=20839 
   and operate_time>1371169729 
   and operate_time<1371174603 
   and type=2;

系统使用者反应有一个功能越来越慢，于是工程师找到了上面的SQL。 
并且兴致冲冲的找到了我，“这个SQL需要优化，给我把每个字段都加上索引” 
我很惊讶，问道“为什么需要每个字段都加上索引？” 
“把查询的字段都加上索引会更快”工程师信心满满 
“这种情况完全可以建一个联合索引，因为是最左前缀匹配，所以operate_time需要放到最后，而且还需要把其他相关的查询都拿来，需要做一个综合评估。” 
“联合索引？最左前缀匹配？综合评估？”工程师不禁陷入了沉思。 
多数情况下，我们知道索引能够提高查询效率，但应该如何建立索引？索引的顺序如何？许多人却只知道大概。其实理解这些概念并不难，而且索引的原理远没有想象的那么复杂。

MySQL索引原理

##索引目的 
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？

##索引原理 
除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。 
数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的，数据库实现比较复杂，数据保存在磁盘上，而为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

###磁盘IO与预读

前面提到了访问磁盘，那么这里先简单介绍一下磁盘IO和预读，磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，主流磁盘一般在5ms以下；旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速，比如一个磁盘7200转，表示每分钟能转7200次，也就是说1秒钟能转120次，旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms；传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间，一般在零点几毫秒，相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间，即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道一台500 -MIPS的机器每秒可以执行5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执行一次IO的时间可以执行40万条指令，数据库动辄十万百万乃至千万级数据，每次9毫秒的时间，显然是个灾难。下图是计算机硬件延迟的对比图，供大家参考：

考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

###索引的数据结构 
前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。

###详解b+树

如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见 B+树 ，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。

###b+树的查找过程 
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。

###b+树性质 
1.通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。 
2.当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

慢查询优化

关于MySQL索引原理是比较枯燥的东西，大家只需要有一个感性的认识，并不需要理解得非常透彻和深入。我们回头来看看一开始我们说的慢查询，了解完索引原理之后，大家是不是有什么想法呢？先总结一下索引的几大基本原则

建索引的几大原则

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。 
2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式 
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录 
4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’); 
5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

回到开始的慢查询

根据最左匹配原则，最开始的sql语句的索引应该是status、operator_id、type、operate_time的联合索引；其中status、operator_id、type的顺序可以颠倒，所以我才会说，把这个表的所有相关查询都找到，会综合分析； 
比如还有如下查询

select * from task where status = 0 and type = 12 limit 10;

select count(*) from task where status = 0 ;

那么索引建立成(status,type,operator_id,operate_time)就是非常正确的，因为可以覆盖到所有情况。这个就是利用了索引的最左匹配的原则

查询优化神器 - explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网 explain-output ，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

慢查询优化基本步骤

0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE 
1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高 
2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询） 
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查 
4.了解业务方使用场景 
5.加索引时参照建索引的几大原则 
6.观察结果，不符合预期继续从0分析

几个慢查询案例

下面几个例子详细解释了如何分析和优化慢查询

复杂语句写法

很多情况下，我们写SQL只是为了实现功能，这只是第一步，不同的语句书写方式对于效率往往有本质的差别，这要求我们对mysql的执行计划和索引原则有非常清楚的认识，请看下面的语句

select
   distinct cert.emp_id 
from
   cm_log cl 
inner join
   (      select
         emp.id as emp_id,
         emp_cert.id as cert_id 
      from
         employee emp 
      left join
         emp_certificate emp_cert 
            on emp.id = emp_cert.emp_id 
      where
         emp.is_deleted=0
   ) cert 
      on (
         cl.ref_table='Employee' 
         and cl.ref_oid= cert.emp_id
      ) 
      or (
         cl.ref_table='EmpCertificate' 
         and cl.ref_oid= cert.cert_id
      ) 
where
   cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' 
   and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00';

0.先运行一下，53条记录 1.87秒，又没有用聚合语句，比较慢

53 rows in set (1.87 sec)

1.explain

+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys                   | key                   | key_len | ref               | rows  | Extra                          |
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | cl         | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date     | 8       | NULL              |   379 | Using where; Using temporary   |
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL                            | NULL                  | NULL    | NULL              | 63727 | Using where; Using join buffer |
|  2 | DERIVED     | emp        | ALL   | NULL                            | NULL                  | NULL    | NULL              | 13317 | Using where                    |
|  2 | DERIVED     | emp_cert   | ref   | emp_certificate_empid           | emp_certificate_empid | 4       | meituanorg.emp.id |     1 | Using index                    |
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+

select
   emp.id from
   cm_log cl 
inner join
   employee emp 
      on cl.ref_table = 'Employee' 
      and cl.ref_oid = emp.id  where
   cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' 
   and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' 
   and emp.is_deleted = 0  unionselect
   emp.id from
   cm_log cl 
inner join
   emp_certificate ec 
      on cl.ref_table = 'EmpCertificate' 
      and cl.ref_oid = ec.id  inner join
   employee emp 
      on emp.id = ec.emp_id  
where
   cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' 
   and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' 
   and emp.is_deleted = 0

4.不需要了解业务场景，只需要改造的语句和改造之前的语句保持结果一致

5.现有索引可以满足，不需要建索引

6.用改造后的语句实验一下，只需要10ms 降低了近200倍！

+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+
| id | select_type  | table      | type   | possible_keys                   | key               | key_len | ref                   | rows | Extra       |
+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY      | cl         | range  | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8       | NULL                  |  379 | Using where |
|  1 | PRIMARY      | emp        | eq_ref | PRIMARY                         | PRIMARY           | 4       | meituanorg.cl.ref_oid |    1 | Using where |
|  2 | UNION        | cl         | range  | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8       | NULL                  |  379 | Using where |
|  2 | UNION        | ec         | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid   | PRIMARY           | 4       | meituanorg.cl.ref_oid |    1 |             |
|  2 | UNION        | emp        | eq_ref | PRIMARY                         | PRIMARY           | 4       | meituanorg.ec.emp_id  |    1 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL    | NULL                            | NULL              | NULL    | NULL                  | NULL |             |
+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+
53 rows in set (0.01 sec)

明确应用场景

举这个例子的目的在于颠覆我们对列的区分度的认知，一般上我们认为区分度越高的列，越容易锁定更少的记录，但在一些特殊的情况下，这种理论是有局限性的

select
   * 
from
   stage_poi sp 
where
   sp.accurate_result=1 
   and (
      sp.sync_status=0 
      or sp.sync_status=2 
      or sp.sync_status=4
   );

0.先看看运行多长时间,951条数据6.22秒，真的很慢

951 rows in set (6.22 sec)

1.先explain，rows达到了361万，type = ALL表明是全表扫描

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+|  1 | SIMPLE      | sp    | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 3613155 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

2.所有字段都应用查询返回记录数，因为是单表查询 0已经做过了951条

3.让explain的rows 尽量逼近951

看一下accurate_result = 1的记录数

select count(*),accurate_result from stage_poi  group by accurate_result;
+----------+-----------------+
| count(*) | accurate_result |
+----------+-----------------+
|     1023 |              -1 |
|  2114655 |               0 |
|   972815 |               1 |
+----------+-----------------+

我们看到accurate_result这个字段的区分度非常低，整个表只有-1,0,1三个值，加上索引也无法锁定特别少量的数据

再看一下sync_status字段的情况

select count(*),sync_status from stage_poi  group by sync_status;
+----------+-------------+
| count(*) | sync_status |
+----------+-------------+
|     3080 |           0 |
|  3085413 |           3 |
+----------+-------------+

同样的区分度也很低，根据理论，也不适合建立索引

问题分析到这，好像得出了这个表无法优化的结论，两个列的区分度都很低，即便加上索引也只能适应这种情况，很难做普遍性的优化，比如当sync_status 0、3分布的很平均，那么锁定记录也是百万级别的

4.找业务方去沟通，看看使用场景。业务方是这么来使用这个SQL语句的，每隔五分钟会扫描符合条件的数据，处理完成后把sync_status这个字段变成1,五分钟符合条件的记录数并不会太多，1000个左右。了解了业务方的使用场景后，优化这个SQL就变得简单了，因为业务方保证了数据的不平衡，如果加上索引可以过滤掉绝大部分不需要的数据

5.根据建立索引规则，使用如下语句建立索引

alter table stage_poi add index idx_acc_status(accurate_result,sync_status);

6.观察预期结果,发现只需要200ms，快了30多倍。

952 rows in set (0.20 sec)

我们再来回顾一下分析问题的过程，单表查询相对来说比较好优化，大部分时候只需要把where条件里面的字段依照规则加上索引就好，如果只是这种“无脑”优化的话，显然一些区分度非常低的列，不应该加索引的列也会被加上索引，这样会对插入、更新性能造成严重的影响，同时也有可能影响其它的查询语句。所以我们第4步调差SQL的使用场景非常关键，我们只有知道这个业务场景，才能更好地辅助我们更好的分析和优化查询语句。

无法优化的语句

select
   c.id,   c.name,   c.position,   c.sex,   c.phone,   c.office_phone,   c.feature_info,   c.birthday,   c.creator_id,   c.is_keyperson,   c.giveup_reason,   c.status,   c.data_source,
   from_unixtime(c.created_time) as created_time,
   from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,   c.last_modified_user_id  
from
   contact c  inner join
   contact_branch cb 
      on  c.id = cb.contact_id  
inner join
   branch_user bu 
      on  cb.branch_id = bu.branch_id 
      and bu.status in (         1,      2)  
   inner join
      org_emp_info oei 
         on  oei.data_id = bu.user_id 
         and oei.node_left >= 2875 
         and oei.node_right <= 10802 
         and oei.org_category = - 1  
   order by
      c.created_time desc  limit 0 ,      10;

还是几个步骤 
0.先看语句运行多长时间，10条记录用了13秒，已经不可忍受

10 rows in set (13.06 sec)

1.explain

+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+| id | select_type | table | type   | possible_keys                       | key                     | key_len | ref                      | rows | Extra                                        |
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | oei   | ref    | idx_category_left_right,idx_data_id | idx_category_left_right | 5       | const                    | 8849 | Using where; Using temporary; Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | bu    | ref    | PRIMARY,idx_userid_status           | idx_userid_status       | 4       | meituancrm.oei.data_id   |   76 | Using where; Using index                     |
|  1 | SIMPLE      | cb    | ref    | idx_branch_id,idx_contact_branch_id | idx_branch_id           | 4       | meituancrm.bu.branch_id  |    1 |                                              |
|  1 | SIMPLE      | c     | eq_ref | PRIMARY                             | PRIMARY                 | 108     | meituancrm.cb.contact_id |    1 |                                              |
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+

从执行计划上看，mysql先查org_emp_info表扫描8849记录，再用索引idx_userid_status关联branch_user表，再用索引idx_branch_id关联contact_branch表，最后主键关联contact表。 
rows返回的都非常少，看不到有什么异常情况。我们在看一下语句，发现后面有order by + limit组合，会不会是排序量太大搞的？于是我们简化SQL，去掉后面的order by 和 limit，看看到底用了多少记录来排序

select
  count(*)from
   contact c  inner join
   contact_branch cb 
      on  c.id = cb.contact_id  
inner join
   branch_user bu 
      on  cb.branch_id = bu.branch_id 
      and bu.status in (         1,      2)  
   inner join
      org_emp_info oei 
         on  oei.data_id = bu.user_id 
         and oei.node_left >= 2875 
         and oei.node_right <= 10802 
         and oei.org_category = - 1  +----------+| count(*) |
+----------+|   778878 |
+----------+1 row in set (5.19 sec)

发现排序之前居然锁定了778878条记录，如果针对70万的结果集排序，将是灾难性的，怪不得这么慢，那我们能不能换个思路，先根据contact的created_time排序，再来join会不会比较快呢？ 
于是改造成下面的语句，也可以用straight_join来优化 
select 
c.id, 
c.name, 
c.position, 
c.sex, 
c.phone, 
c.office_phone, 
c.feature_info, 
c.birthday, 
c.creator_id, 
c.is_keyperson, 
c.giveup_reason, 
c.status, 
c.data_source, 
from_unixtime(c.created_time) as created_time, 
from_unixtime(c.last_modified) as last_modified, 
c.last_modified_user_id 
from 
contact c 
where 
exists ( 
select 
1 
from 
contact_branch cb 
inner join 
branch_user bu 
on cb.branch_id = bu.branch_id 
and bu.status in ( 
1, 
2) 
inner join 
org_emp_info oei 
on oei.data_id = bu.user_id 
and oei.node_left >= 2875 
and oei.node_right <= 10802 
and oei.org_category = - 1 
where 
c.id = cb.contact_id 
) 
order by 
c.created_time desc limit 0 , 
10;

验证一下效果 预计在1ms内，提升了13000多倍！
```sql
10 rows in set (0.00 sec)

本以为至此大工告成，但我们在前面的分析中漏了一个细节，先排序再join和先join再排序理论上开销是一样的，为何提升这么多是因为有一个limit！大致执行过程是：mysql先按索引排序得到前10条记录，然后再去join过滤，当发现不够10条的时候，再次去10条，再次join，这显然在内层join过滤的数据非常多的时候，将是灾难的，极端情况，内层一条数据都找不到，mysql还傻乎乎的每次取10条，几乎遍历了这个数据表！ 
用不同参数的SQL试验下

select
   sql_no_cache   c.id,   c.name,   c.position,   c.sex,   c.phone,   c.office_phone,   c.feature_info,   c.birthday,   c.creator_id,   c.is_keyperson,   c.giveup_reason,   c.status,   c.data_source,
   from_unixtime(c.created_time) as created_time,
   from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,   c.last_modified_user_id    
from
   contact c   where
   exists (      select
         1        
      from
         contact_branch cb         
      inner join
         branch_user bu                     
            on  cb.branch_id = bu.branch_id                     
            and bu.status in (               1,            2)                
         inner join
            org_emp_info oei                           
               on  oei.data_id = bu.user_id                           
               and oei.node_left >= 2875                           
               and oei.node_right <= 2875                           
               and oei.org_category = - 1                
         where
            c.id = cb.contact_id           
      )        
   order by
      c.created_time desc  limit 0 ,      10;Empty set (2 min 18.99 sec)

2 min 18.99 sec！比之前的情况还糟糕很多。由于mysql的nested loop机制，遇到这种情况，基本是无法优化的。这条语句最终也只能交给应用系统去优化自己的逻辑了。 
通过这个例子我们可以看到，并不是所有语句都能优化，而往往我们优化时，由于SQL用例回归时落掉一些极端情况，会造成比原来还严重的后果。所以，第一：不要指望所有语句都能通过SQL优化，第二：不要过于自信，只针对具体case来优化，而忽略了更复杂的情况。

慢查询的案例就分析到这儿，以上只是一些比较典型的案例。我们在优化过程中遇到过超过1000行，涉及到16个表join的“垃圾SQL”，也遇到过线上线下数据库差异导致应用直接被慢查询拖死，也遇到过varchar等值比较没有写单引号，还遇到过笛卡尔积查询直接把从库搞死。再多的案例其实也只是一些经验的积累，如果我们熟悉查询优化器、索引的内部原理，那么分析这些案例就变得特别简单了。

写在后面的话

本文以一个慢查询案例引入了MySQL索引原理、优化慢查询的一些方法论;并针对遇到的典型案例做了详细的分析。其实做了这么长时间的语句优化后才发现，任何数据库层面的优化都抵不上应用系统的优化，同样是MySQL，可以用来支撑Google/FaceBook/Taobao应用，但可能连你的个人网站都撑不住。套用最近比较流行的话：“查询容易，优化不易，且写且珍惜！”