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今天我们通过10个经典的场景，来看下如下做SQL优化。
SQL优化一般步骤1.通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句2.explain 分析SQL的执行计划
需要重点关注type、rows、filtered、extra。
type由上至下，效率越来越高
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};
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;
5.确定问题并采用相应的措施场景分析案例1.最左匹配
索引
KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)
SQL语句
select * from _t where orderno=''
查询匹配从左往右匹配sql替换部分字符串，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`)
SQL语句
select * from _user where mobile=12345678901
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`)
SQL语句
select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;
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;
案例4.in + order by
索引
KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)
SQL语句
select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10
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`)
SQL语句
select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10
范围查询还有“IN、between”
案例6.不等于、不包含不能用到索引的快速搜索（可以用到ICP）
select * from _order where shop_id=1 and order_status not in (1,2)
select * from _order where shop_id=1 and order_status != 1
在索引上，避免使用NOT、!=、、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等
案例7.优化器选择不使用索引的情况
如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是20%左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。
select * from _order where order_status = 1
查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。
案例8.复杂查询
select sum(amt) from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01';
select * from _t where a = 1 and b in (1, 2, 3) and c > '2020-01-01' limit 10;
如果是统计某些数据，可能改用数仓进行解决；如果是业务上就有那么复杂的查询，可能就不建议继续走SQL了，而是采用其他的方式进行解决，比如使用ES等进行解决。
案例9.asc和desc混用
select * from _t where a=1 order by b desc, c asc
desc 和asc混用时会导致索引失效
案例10.大数据
对于推送业务的数据存储，可能数据量会很大，如果在方案的选择上，最终选择存储在MySQL上，并且做7天等有效期的保存。那么需要注意sql替换部分字符串，频繁的清理数据，会照成数据碎片，需要联系DBA进行数据碎片处理。
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