笛卡尔连接

没有携带on的条件字句，此条slq查询的结构集等价于，a表包含的条数*b表包含的乘积

select * from table a cross join table b;

拥有携带on字句的sql，等价于inner join

select * from table a cross join table b on a.id=b.id;

分页limit的sql优化的几种方法

表包含的数据较少，作为驱动表(小表驱动大表,一般MySQL的优化器会做出相应的优化的,但是为了防止一些抽风现象可以用STRAIGHT_JOIN,作用会强制使用左边的表作为驱动表)

select * from table c straight_join table d on c.id=d.id;

方案①：覆盖索引

select 主键字段或者创建过索引的字段 from table limit 300000,10

方案②：索引覆盖+inner (业界常用的优化方案)

select * from table a
inner join (
select 创建索引的字段 from table  limit 30000,10) b
on b.创建索引的字段=a.创建索引的字段 (也可以更换为 using (创建索引的字段))

方案③：索引覆盖+子查询 先获取分页起始的最小值,然后再获取后10条 (业界常用的优化方案)

select * from table
where 主键字段或者创建过索引的字段
>=
(select 主键字段或者创建过索引的字段 from table 300000,1)
limit 10;

方案④：范围查询+limit语句 获取上一页的主键最大值,然后进行获取后面的数据

上一页的最大主键值为100

     select * from table
     where id > 100
     limit 10;

方案⑤：需要获取起始主键值和结束主键值

select * from table where id between 起始主键值 and 结束主键值;

方案⑥：禁止传入过大的页码 (百度就是采用这种方式)

count 优化方案总结

例1:

    /**
    * 1：如果不包含非主键的索引，就会使用主键索引
    * 2：如果包含非主键的索引就会使用非主键索引；
    * 3：如果存在多个非主键索引，会使用key_len值较小的索引
    * 为什么会有这种规律呢？
    *  -innodb非主键索引：叶子结点储存的是：索引+主键
    *   主键索引叶子结点储存的是：主键+表数据
    *    在1page里面，非主键索引可以存储更多的条目，对于一张表，假如拥有10000000数据
    *    使用非主键索引，扫描page 500，主键索引 100  非主键索引扫描的条目多，可以减少扫描的次数
    *
    **/
select count(*) from table

例2:

    /**
     * count(字段) 只会针对该字段进行统计，使用这个字段上的索引（如果包含索引的情况）
     * count(子段) 会排出字段值为null的数据
     * count(*) 不会排出字段值为null的数据
     * count(*) 和 count(1) 没有区别
     * 对于MyISAM引擎，如果 count(*) 没有where条件，查询效率会特别的快，因为把数据存储到MyISAM引擎里了
     * 对于MySQL 8.0.13，InnoDB引擎，如果count(*) 没有where条件查询速度，也是特别的快，做出了相应的优化
     *
     *
    **/
select count(某个字段) from table 会把此字段的值为null过滤掉,仅仅只统计字段值不为null的

例3:

    //做完本条查询,去执行count的操作

    select sql_calc_found_rows * from table limit 0,10;
    select found_rows() as count ;  通过此sql来获取count的结果(须在终端进行执行)

缺点在mysql8.0.17这种用法已经被废弃,未来会被永久删除

例4：

// 优点不操作具体的表,无论表的数据量有多大,都可以迅速执行. 
// 缺点:统计的是一个估算值,适合要求统计数的精度不是太高的场景    
select * from information_schema.TABLES
    where
       TABLE_SCHEMA='数据库名称'
    and
       TABLE_NAME ='表的名称';

例5:

// 优点不操作具体的表,无论表的数据量有多大,都可以迅速执行. 
// 缺点:统计的是一个估算值,适合要求统计数的精度不是太高的场景  
show table status where NAME='表的名称隔行'

例6:

// 优点不操作具体的表,无论表的数据量有多大,都可以迅速执行. 
// 缺点:统计的是一个估算值,适合要求统计数的精度不是太高的场景 
explain select * from table

例7:

优化案例; 目前有一张数量非常大的表,需要统计id值大于100的有多少条

一般写法:

select count(*) from table where id>100;

mysql8.18版:

逆向思维的写法:

select count()-(select count() from table where id <100) from table

order by 的优化: 原则利用索引,避免排序

 //first_name,last_name已经在表里创建了组合索引,emp_no为主键;

例1:

//此sql是不能利用到索引的,原因是:mysql的优化器,是根据成本计算的,如果全表扫描比使用索引,成本更低时会使用全表扫描
//如何鉴定是否使用索引避免了排序呢? 通过explain 查看sql的性能如果Extra的值为null时,说明是可以通过索引避免排序的.如果Extra的值是Using filesort 是不可以进行索引排序的
select * from table order by first_name,last_name;

//此sql可以使用索引避免排序的
select * from table order by first_name,last_name limit 10;

//此sql可以使用索引避免排序的
/**
  *[Bader,last_name,emp_no]
  *[Bader,last_name,emp_no]
  *[Bader,last_name,emp_no]
  *[Bader,last_name,emp_no]
  *
**/
select * from table where fist_name='Bader' order by last_name;



//此sql可以使用索引避免排序的
/**
  *[Bader,last_name,emp_no]
  *[Ba,last_name,emp_no]
  *[Bad,last_name,emp_no]
  *[Bade,last_name,emp_no]
  *
**/
select * from table where fist_name<'Bader' order by last_name


//此sql可以使用索引避免排序的
 select * from table where fist_name='Bader' and last_name>'Peng' order by last_name


 //此sql可以使用索引避免排序的,原因排序的俩个字段,分别存在俩个索引中
 select * from table  order by first_name,emp_no;

索引失效的场景:

1: join 字段的类型不一致

2: 在=号的左边,进行加减操作

阿里规约一般join的表数,最好不要超过三张表; 如果超过的话就要就行做相应的拆分.

例1:

select * from employees e
left join dept_emp de on e.emp_no=de.emp_no
left join departments d on de.dept_no=d.dept_no
where e.emp_no=1001;

拆分后:

select * from employees where emp_no='1001';
select * from dept_emp where emp_no='1001';
select * from departments where dept_no='d005';

表的设计原则（三范式）:
一范式：表的字段都是原子性，即每个表的字段都是不可分割的，不是集合，数组，记录等非原子数据项
二范式：在第一范式的基础上，每一行数据的唯一性，非主键字段要完全依赖于主键字段.
三范式：在满足第二范式的基础上，不能存在传递依赖

原文链接：
https://css.dandelioncloud.cn/article/details/1412232643810512897