1.explain
主要看的幾點：
type 查詢級別
possible_keys 可能用到的索引
key 實際用到的索引
rows 大致掃瞄行數
extra
其中這個掃瞄行數只是乙個近似行數，並不是實際絕對的掃瞄行數
mysql中資料的單位都是頁，mysql又採用了取樣統計的方法，取樣統計的時候，innodb缺省會選擇n個資料頁，統計這些頁面上的不同值，得到乙個平均值，然後乘以這個索引的頁面數，就得到了這個索引的基數。
一般走錯索引都是因為優化器在選擇的時候發現，走a索引沒有額外的代價，比如走b索引並不能直接拿到我們的值，還需要回到主鍵索引才可以拿到，多了一次回表的過程，這個也是會被優化器考慮進去的。
他發現走a索引不需要回表，沒有額外的開銷，所有他選錯索引
我們可以force index強制走正確的索引
2.快取問題
在測試環境自己寫語句 執行時間可能會受到快取的干擾，
每次請求的查詢語句和結果都會以key-value的形式快取在記憶體中的，
如果線上環境快取失效，就會從磁碟io獲取
快取失效比較頻繁的原因就是 當快取的表資料被修改，快取中的整張表都會失效
3.覆蓋索引與聯合索引
盡量使用覆蓋索引，減少一次回表查詢
聯合索引使用過程中遵循的幾個原則保證走索引：
最優作字首
範圍後索引失效
4.普通索引與唯一索引
關鍵點 change buffer
當需要更新乙個資料頁時，如果資料頁在記憶體中就直接更新，盡量避免了把資料頁從磁碟讀到記憶體這一步
而如果這個資料頁還沒有在記憶體中的話，在不影響資料一致性的前提下，inoodb會將這些更新操作快取在change buffer中，這樣就不需要從磁碟中讀入這個資料頁了。
在下次查詢需要訪問這個資料頁的時候，將資料頁讀入記憶體，然後執行change buffer中與這個頁有關的操作，通過這種方式就能保證這個資料邏輯的正確性。
將資料從磁碟讀入記憶體涉及隨機io的訪問，是資料庫裡面成本最高的操作之一，change buffer因為減少了隨機磁碟訪問，所以對更新效能的提公升是會很明顯的。
將change buffer中的操作應用到原資料頁，得到最新結果的過程稱為merge。
除了訪問這個資料頁會觸發merge外，系統有後台執行緒會定期merge。在資料庫正常關閉（shutdown）的過程中，也會執行merge操作。
change buffer適用於普通索引，
因為唯一索引的寫操作 每次都會把資料頁讀到記憶體判斷是否違反了唯一性，所以根本不用change buffer
change buffer適用於寫多讀少的場景
因為merge的時候是真正進行資料更新的時刻，而change buffer的主要目的就是將記錄的變更動作快取下來，所以在乙個資料頁做merge之前，change buffer記錄的變更越多（也就是這個頁面上要更新的次數越多），收益就越大。這種業務模型常見的就是賬單類、日誌類的系統。
假設乙個業務的更新模式是寫入之後馬上會做查詢，那麼即使滿足了條件，將更新先記錄在change buffer，但之後由於馬上要訪問這個資料頁，會立即觸發merge過程。這樣隨機訪問io的次數不會減少，反而增加了change buffer的維護代價，所以，對於這種業務模式來說，change buffer反而起到了***。
so 得出結論， 建立普通索引還是唯一索引，
首先判斷是否需要保證該欄位唯一性，
在判斷該字段寫多讀少 就用普通索引，讀的頻率多 用唯一索引 避免使用change buffer。
5.字首索引
因為存在乙個磁碟占用的問題，索引選取的越長，占用的磁碟空間就越大，相同的資料頁能放下的索引值就越少，搜尋的效率也就會越低。
如果要檢索的字段很長很長，可以考慮字首索引，
把字段hash為另外乙個欄位存起來建立索引，每次校驗hash值，hash的索引也不大。通過兩次查詢，先查到hash值下所有行，再縮小範圍找到長欄位準確值。
如果要檢索的字段字首區分度不高 可以考慮翻轉 或者 擷取存成新字段 然後建立索引，
可以採用倒序，或者刪減字串這樣的情況去建立我們自己的區分度。
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sql調優是指對未達到預期的sql語句進行診斷和修復 sql調優是乙個反覆的過程，是一步一步的將sql語句的效能提公升到預期的目標。它是對乙個已經實施完成了的應用的問題的解決，相反的，應用設計則是在實施之前，就應該已經設定好了安全和效能的目標。一次典型的調優過程，需要達到以下的其中乙個目的 相對的，...
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