高性能可扩展mysql（执行计划，索引分析优化改写，删除重复数据，区间统计，满查询日志）

需求：对评论进行分页展示（利用执行计划优化查询）

explain执行计划sql分析

• select
• update
• insert
• replace
• delete

SELECT customer_id,title,content FROM `product_comment` HWERE audit_status = 1 AND product_id = 199726 LIMIT 0,5;

- 结果（检查是否正确执行索引）
- SQL如何使用索引
- 关联查询的执行顺序（mysql优化器根据索引的信息，自动的调整索引的顺序）
- 查询扫描的数据行数

ID列

查询一组分类下商品的标题

查询最小分类的ID对应最大商品ID的一个评论标题（3个select语句）

查询每个一级分类最大的商品ID对应评论的标题信息

SELECT_TYPE列

UNION RESUT时，ID值为null.
DERIVED 衍生表，用来表示包涵在FROM字句中的字查询。myslq递归的执行，并将结果放在临死表中，临时表就是派生表。

TABLE列，执行计划中的数据是由哪个表输出的。

PARTITIONS列,查询分区表

如果不按照分区键选择，就会显示全部的分区，因为是跨分区扫描
- 对于分区表，显示查询的分区ID
- 对于非分区表，显示为NULL

TYPE列,查询中使用的一个类型（mysql访问数据的方式）

Extra列（扩展列，包涵mysql如何执行查询的一些附加信息）

POSSIBLE_KEYS列

KEY列

KEY_LEN列

Ref列(当前表在利用key列中的索引进行查询时，所用到的列或者常量)

Rows列

Filtered列

执行计划的限制

优化评论分页查询（添加索引）

>使用情况：中间结果集差距很小的情况，或者数据量很小的情况

首先，我们可以考虑对where条件添加索引，就是audit_status 和 product_id添加一个联合索引
问题：audit_status 和 product_id哪个放在最左侧
根据索引设计规范，先计算一下这两列在表中的区分度
数据越接近1，区分度越高

缺点：越往后翻页，查询效率越来越差，时间也越来越长，尤其数据量很大

sql进一步优化：改写

数据库访问开销=索引IO+索引全部记录结果对应表数据的IO

数据库访问开销=索引IO+索引返回15条记录对应表数据的IO
IO节约很多
在任意位置翻页的消耗都是相同的
使用情况：中间结果集差距很大的情况，或者ORDER BY,WHERE有对应的覆盖索引

该SQL使用前提：comment_id是主键，而且有覆盖索引（product_id和audit_status联合索引）

需求：删除重复数据

测试查询数据

第二步CREATE TABLE bak_product_comment_161022 LIKE product_comment;INSERT INTO bak_product_comment_161022 SELECT * FROM product_comment;或者CREATE TABLE bak_product_comment_161022 AS SELECT  * FROM product_comment; 

删除
子查询：查询出所有商品中订单的重复评论的最小评论ID(要保留，最早的)
关联商品评论表，删除，相同订单，相同商品，大的评论ID

需求：分区间统计

根据订单主表（order_master）查询出所有用户消费总金额
关联登陆日志表和订单主表
CASE区间分隔
COUNT 用户量统计

验证

需求：捕获有问题的SQL-慢查日志

快速分析慢查询日志-mysqldumpslow