mysql优化-Explain工具介绍

explain可以模拟优化区，分析查询语句的性能瓶颈。
加上该关键字都只是返回了执行计划的信息，而不是执行SQL语句，当然子查询还是会执行。

explain中的关键列作出以下解释

1.ID：查询语句的编号，编号越大，执行的优先级越高，相同编号大小自上而下执行

2.select_type:查询的的复杂度；
有以下几个类型：simple 简单的查询，没有子查询和union

                             derived:from后的子查询，mysql将其生成一个临时表（优先级最高）        subquery:from前的子查询，也就是查询字段（优先级次之）primary：复杂的查询当中，最外层的select查询语句

3.table：访问哪一张表

4.type：很重要，表示该查询将如何去查找数据，次高到低的顺序
const,system：就像是在差一个常量或者只有一条数据一样那么丝滑。用于primarykey或uniquekey一条记录：select*fromfilmwhereid=1

eq_ref：关联查询时，用primarykey或uniquekey作为关联条件，

ref：相比eq_ref，不适用主键或唯一键，使用不同的二级索引作为条件。

range：范围扫描通常出现在in(),between,>,<,>=等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。 >explain select * from film;
ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。explain select * from actor;

5.possible_keys列这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。

6.key列这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。

索引优化：
1.一直都说最左前缀原则，不仅仅在where后要遵守，order by ,group by 都要遵守
2.很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现select * from employees limit 10000,10;表示从表employees中取出从10001行开始的10行记录。看似只查询了10条记录，实际这条SQL是先读取10010条记录，然后抛弃前10000条记录，然后读到后面10条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。
有些时候我们通过inner join 优化，可以优化查询
select * frome mployeese edone inner join (select id frome mployees ed order by name limit 90000,5) edone.id=ed.id;
如果你直接查询select * frome mployees order by name limit 90000,5，虽然name有索引，但是可能数据太多，回表查询会带来很大新能消耗，我们就可以选择，先把他的id查出来这里的临时表会用到索引name，而且最主要的是，最外层左边会用到主键id索引。
3.in和exists优化原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists
当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留
4.1、查询mysql自己维护的总行数对于myisam存储引擎的表做不带where条件的count查询性能是很高的，因为myisam存储引擎的表的总行数会被mysql存储在磁盘上，查询不需要计算

下面链接是锁机制https://mind.airmore.cn/doc/93a3370167
锁详解
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除了传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供需要用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。
锁分类
从性能上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁
从对数据库操作的类型分，分为读锁和写锁(都属于悲观锁)读锁（共享锁，S锁(Shared)）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响写锁（排它锁，X锁(eXclusive)）：当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁
从对数据操作的粒度分，分为表锁和行锁表锁每次操作锁住整张表。开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低；一般用在整表数据迁移的场景。

表锁
每次操作锁住整张表。开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低；一般用在整表数据迁移的场景。

行锁
每次操作锁住一行数据。开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。InnoDB与MYISAM的最大不同有两点：InnoDB支持事务（TRANSACTION）InnoDB支持行级

总结：MyISAM在执行查询语句SELECT前，会自动给涉及的所有表加读锁,在执行update、insert、delete操作会自动给涉及的表加写锁。InnoDB在执行查询语句SELECT时(非串行隔离级别)，不会加锁。但是update、insert、delete操作会加行锁。简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁则会把读和写都阻塞。

锁优化建议
尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁
合理设计索引，尽量缩小锁的范围尽可能减少检索条件范围，避免间隙锁
尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度，涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行
尽可能低级别事务隔离

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