需求【MySQL数据库SQL语句优化原理专题（一）】有粉丝要求 ， 想要我写一篇关于如何写出高效的SQL语句 ， 在这里 ， 我就分享一下 ， 在MySQL数据库中 ， 如何查看SQL语句的执行计划 ， 和几种写高效SQL的案例 。
看SQL语句的执行计划想要知道自己写的sql语句是否最优 ， 是否有性能问题 ， 最直接的办法 ， 就是看SQL语句的执行计划 ， 下面先看一下如何获取SQL语句的执行计划 。
mysql> explain select a.* from t_test1 a,t_test2 b where a.k=b.k and b.k > 100;+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+------+---------+------------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type| possible_keys| key| key_len | ref| rows | filtered | Extra|+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+------+---------+------------+------+----------+--------------------------+|1 | SIMPLE| b| NULL| index | k_1,idx_sbtest1_k | k_1| 4| NULL|10 |100.00 | Using where; Using index ||1 | SIMPLE| a| NULL| ref| k_1,idx_sbtest1_k | k_1| 4| sbtest.b.k |1 |100.00 | NULL|+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+------+---------+------------+------+----------+--------------------------+2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)或者通过客户端工具 ， 例如HeidiSQL图形工具进行查看
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对于如何看执行计划 ， 在这里就不详细讲解了 ， 分享一个高清图片 ， 图里讲得很明白 。
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left join优化要优化left join的sql语句 ， 先了解一下没有任何索引的情况下 ， left join的工作原理
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其实在没有任何索引的情况下 ， left join使用的是Nested-Loop Join方式 ， 原理是通过双层循环比较数据来获得结果 ， 但是这种算法效率很低 ， 举个例子 ， 表t_test1中有有1000条数据 ， 表t_test2中有100条记录 ， 那么对数据比较的次数=1000 * 100=10万次 ， 很显然这种查询效率会非常低 。
那怎么进行优化呢 ， 通过上面的left join原理图 ， 很快就能得出结论 ， 减少查询表t_test2的次数 ， 如何减少 ， 当然是在表t_test2上的K列上创建一个索引 ， 优化之后 ， 其扫描结果如下所示 。
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这样left join就变成了Index Nested-Loop Join ， 其优化思路为了减少内层表数据的匹配次数 。 有的朋友会问我 ， 那表t_test1上K字段需要创建索引吗 ， 除非是在where条件中用到了K字段 ， 不然可以不用创建索引 。
in子查询优化很多时候 ， 会用到in子查询 ， 那在MySQL数据库中 ， 如果用到了in的子查询 ， 该如何优化 ， 下面就来举个例子
mysql> explain select a.* from t_test1 a where a.k in (select b.k from t_test2 b where b.k>100);+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+------+---------+------------+------+----------+-------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type| possible_keys| key| key_len | ref| rows | filtered | Extra|+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+------+---------+------------+------+----------+-------------------------------------+|1 | SIMPLE| b| NULL| index | k_1,idx_sbtest1_k | k_1| 4| NULL|10 |100.00 | Using where; Using index; LooseScan ||1 | SIMPLE| a| NULL| ref| k_1,idx_sbtest1_k | k_1| 4| sbtest.b.k |1 |100.00 | NULL|+----+-------------+-------+------------+-------+-------------------+------+---------+------------+------+----------+-------------------------------------+2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)从执行计划中可以看到 ， in子查询也用到了索引 ， 为什么会变成这样 ， 是不是执行计划出错了 ， MySQL数据库的优化器不会弄错的 ， 我们用show warnings来揭晓答案 。
mysql> show warnings;+-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| Level | Code | Message|+-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| Note| 1003 | /* select#1 */ select `sbtest`.`a`.`id` AS `id`,`sbtest`.`a`.`k` AS `k`,`sbtest`.`a`.`c` AS `c`,`sbtest`.`a`.`pad` AS `pad` from `sbtest`.`t_test1` `a` semi join (`sbtest`.`t_test2` `b`) where ((`sbtest`.`a`.`k` = `sbtest`.`b`.`k`) and (`sbtest`.`b`.`k` > 100)) |+-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)