用 10 个真实案列带你掌握 MySQL 调优，开发人员必学

• Using index condition：MySQL5.6 之后新增的 ICP，using index condtion 就是使用了 ICP（索引下推），在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。

3、show profile 分析

了解 SQL 执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;”

SHOW PROFILES ;

SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};

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4、trace

trace 分析优化器如何选择执行计划，通过 trace 文件能够进一步了解为什么优惠券选择 A 执行计划而不选择 B 执行计划。

set optimizer_trace="enabled=on";

set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;

select * from information_schema.optimizer_trace;

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5、确定问题并采用相应的措施

• 优化索引

• 优化 SQL 语句：修改 SQL、IN 查询分段、时间查询分段、基于上一次数据过滤

• 改用其他实现方式：ES、数仓等

• 数据碎片处理

场景分析

案例 1、最左匹配

索引

KEY idx_shopid_orderno (shop_id,order_no)

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SQL 语句

select * from _t where orderno=''

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查询匹配从左往右匹配，要使用 order_no 走索引，必须查询条件携带 shop_id 或者索引(shop_id,order_no)调换前后顺序

案例 2、隐式转换

索引

KEY idx_mobile (mobile)

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SQL 语句

select * from _user where mobile=12345678901

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隐式转换相当于在索引上做运算，会让索引失效。mobile 是字符类型，使用了数字，应该使

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用字符串匹配，否则 MySQL 会用到隐式替换，导致索引失效。

案例 3、大分页

索引

KEY idx_a_b_c (a, b, c)

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SQL 语句

select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;

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对于大分页的场景，可以优先让产品优化需求，如果没有优化的，有如下两种优化方式， 一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的 c 传过来，然后做“c < xxx”处理，但是这种一般需要改接口协议，并不一定可行。 另一种是采用延迟关联的方式进行处理，减少 SQL 回表，但是要记得索引需要完全覆盖才有效果，SQL 改动如下

select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;

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案例 4、in + order by

索引

KEY idx_shopid_status_created (shop_id, order_status, created_at)

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SQL 语句

select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10

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in 查询在 MySQL 底层是通过 n*m 的方式去搜索，类似 union，但是效率比 union 高。 in 查询在进行 cost 代价计算时（代价 = 元组数 * IO 平均值），是通过将 in 包含的数值，一条条去查询获取元组数的，

因此这个计算过程会比较的慢，所以 MySQL 设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit)，5.6 之后超过这个临界值后该列的 cost 就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是 200，即 in 条件超过了 200 个数据，会导致 in 的代价计算存在问题，可能会导致 Mysql 选择的索引不准确。

处理方式，可以(order_status, created_at)互换前后顺序，并且调整 SQL 为延迟关联。

案例 5、范围查询阻断，后续字段不能走索引

索引

KEY idx_shopid_created_status (shop_id, created_at, order_status)

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