1、limit 語句
分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對於下面簡單的語句，一般 dba 想到的辦法是在 type, name, create_time 欄位上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，效能迅速提公升。
好吧，可能90%以上的 dba 解決該問題就到此為止。但當 limit 子句變成 「limit 1000000,10」 時，程式設計師仍然會抱怨：我只取10條記錄為什麼還是慢？
要知道資料庫也並不知道第1000000條記錄從什麼地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種效能問題，多數情形下是程式設計師偷懶了。
在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著資料量的增長而發生變化。
2、隱式轉換
sql語句中查詢變數和字段定義型別不匹配是另乙個常見的錯誤。比如下面的語句：
其中字段 bpn 的定義為 varchar(20)，mysql 的策略是將字串轉換為數字之後再比較。函式作用於表字段，索引失效。
上述情況可能是應用程式框架自動填入的引數，而不是程式設計師的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。
3、關聯更新、刪除
雖然 mysql5.6 引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對於更新或刪除需要手工重寫成 join。
比如下面 update 語句，mysql 實際執行的是迴圈/巢狀子查詢（dependent subquery)，其執行時間可想而知。
執行計畫：
重寫為 join 之後，子查詢的選擇模式從 dependent subquery 變成 derived，執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒
執行計畫簡化為：
4、混合排序
mysql 不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提公升效能的。
執行計畫顯示為全表掃瞄：
由於 is_reply 只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從1.58秒降低到2毫秒。
5、exists語句
mysql 對待 exists 子句時，仍然採用巢狀子查詢的執行方式。如下面的 sql 語句：
執行計畫為：
去掉 exists 更改為 join，能夠避免巢狀子查詢，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。
新的執行計畫：
6、條件下推
外部查詢條件不能夠下推到複雜的檢視或子查詢的情況有：
聚合子查詢；
含有 limit 的子查詢；
union 或 union all 子查詢；
輸出欄位中的子查詢；
如下面的語句，從執行計畫可以看出其條件作用於聚合子查詢之後
確定從語義上查詢條件可以直接下推後，重寫如下：
執行計畫變為：
7、提前縮小範圍
先上初始 sql 語句：
數為90萬，時間消耗為12秒。
由於最後 where 條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對 my_order 排序提前縮小資料量再做左連線。sql 重寫後如下，執行時間縮小為1毫秒左右。
再檢查執行計畫：子查詢物化後（select_type=derived)參與 join。雖然估算行掃瞄仍然為90萬，但是利用了索引以及 limit 子句後，實際執行時間變得很小。
8、中間結果集下推
再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連線中的主表優先作用查詢條件)：
那麼該語句還存在其它問題嗎？不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的效能下降。
其實對於子查詢 c，左連線最後結果集只關心能和主表 resourceid 能匹配的資料。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。
但是子查詢 a 在我們的sql語句**現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用 with 語句再次重寫：
總結
資料庫編譯器產生執行計畫，決定著sql的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有資料庫的編譯器都不是盡善盡美的。
上述提到的多數場景，在其它資料庫中也存在效能問題。了解資料庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高效能的sql語句。
程式設計師在設計資料模型以及編寫sql語句時，要把演算法的思想或意識帶進來。
編寫複雜sql語句要養成使用 with 語句的習慣。簡潔且思路清晰的sql語句也能減小資料庫的負擔 。
第乙個錯誤的版本
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