任何优化多需要场景，本次所有的场景为京东商城的数据库设计模拟！
有问题或者宝贵意见联系我的QQ,非常希望你的加入！
##简介：
设计：
1.常见业务处理
2.执行计划分析
3.如何优化分页查询示例
4.如何删除重复数据示例
5.如何进行分区间数据统计显示
6.捕获有问题的sql慢查日志
执行计划能够告诉我们什么
1.sql如何使用索引
2.链接查询的执行顺序
3.查询扫描数据行数
执行计划内容
ID列：数据为一组数字表示执行select语句的顺序
id值相同的时候执行顺数由上至下
id值越大优先级越高，越先被执行
ID列中的如果数据为一组数字，表示执行SELECT语句的顺序；如果为NULL，则说明这一行数据是由另外两个SQL语句进行 UNION操作后产生的结果集
SELECT_TYPE |_ SIMPLE不包含子查询或者是UNION操作的查询
|_ PRIMARY 查询中如果包含任何子查询，那么最外层的查询则被标记为 PRIMARY
|_ SUBQUERY select 列表中的子查询
|_ DEPENDENT 依赖外部结果的子查询
|_ SUBQUERY 依赖外部结果的子查询
|_ UNION Union操作的第二个或是之后的查询的值为union
|_ DEPENDENT UNION 当UNION作为子查询时，第二或是第二个后的查询的select_type值
|_ UNION RESULT UNION产生的结果集
|_ DERIVED 出现在FROM子句中的子查询
TABLE |_ 所在表的名称，如果表取了别名，则显示的是别名
|_ <union M,N>： 由ID为M,N查询union产生的结果集
|_ <derived N>/<subquery N> ：由ID为N的查询产生的结果
PARTITIONS 分区表
查询匹配的记录来自哪一个分区
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
|_ system 这是const联接类型的一个特例，当查询的表只有一行时使用
|_ const 表中有且只有一个匹配的行时使用，如对主键或是唯一索引的查询，这是效率最高的联接方式
|_ eq_ref 唯一索引或主键索引查询，对应每个索引键，表中只有一条记录与之匹配
|_ ref 非唯一索引查找，返回匹配某个单独值的所有行
|_ ref_or_null 类似于ref类型的查询，但是附加了对NULL值列的查询
|_ index_merge 该联接类型表示使用了索引合并优化方法
|_ range 索引范围扫描，常见于between、>、<这样的查询条件
|_ index FULL index Scan 全索引扫描，同ALL的区别是，遍历的是索引树
|_ ALL FULL TABLE Scan 全表扫描，这是效率最差的联接方式
Extra列
|_ Distinct 优化distinct操作，在找到第一个匹配的元素后即停止查找
|_ Not exists 使用not exists来优化查询
|_ Using filesort 使用额外操作进行排序，通常会出现在order by或group by查询中
|_ Using index 使用了覆盖索引进行查询
|_ Using temporary MySQL需要使用临时表来处理查询，常见于排序，子查询，和分组查询
|_ Using where 需要在MySQL服务器层使用WHERE条件来过滤数据
|_ select tables optimized away 直接通过索引来获得数据，不用访问表，这种情况通常效率是最高的
POSSIBLE_KEYS列
|_ 指出MySQL能使用哪些索引来优化查询
|_ 查询列所涉及到的列上的索引都会被列出，但不一定会被使用
KEY列
|_查询优化器优化查询实际所使用的索引
|_如果表中没有可用的索引，则显示为NULL
|_如果查询使用了覆盖索引，则该索引仅出现在Key列中
KEY_LEN列
|_ 显示MySQL索引所使用的字节数，在联合索引中如果有3列，假如3列字段总长度为100个字节
Key_len显示的可能会小于100字节，比如30字节
这就说明在查询过程中没有使用到联合索引的所有列，只是利用到了前面的一列或2列
|_ 表示索引字段的最大可能长度
|_ Key_len的长度由字段定义计算而来，并非数据的实际长度
Ref列
|_ 表示当前表在利用Key列记录中的索引进行查询时所用到的列或常量
|_
|_
rows列
|_ 表示MySQL通过索引的统计信息，估算出来的所需读取的行数（关联查询时，显示的是每次嵌套查询时所需要的行数
|_ Rows值的大小是个统计抽样结果，并不十分准确
Filtered列
|_ 表示返回结果的行数占需读取行数的百分比
|_ Filtered列的值越大越好（值越大，表明实际读取的行数与所需要返回的行数越接近）
|_ Filtered列的值依赖统计信息，所以同样也不是十分准确，只是一个参考值
执行计划的限制
|_ 无法展示存储过程，触发器，UDF对查询的影响
|_ 无法使用EXPLAIN对存储过程进行分析
|_ 早期版本的MySQL只支持对SELECT语句进行分析
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如何删除重复数据
删除评论表中的对同一个商品的重复评论，只保留最早的一条
|--- 查看是否存在对于同一订单同一商品的重复评论，如果存在，进行后续步骤
查询语句：
SELECT order_id,product_id,COUNT(*) FROM product_comment
GROUP BY order_id,product_id HAVING COUNT(*) > 1;
|--- 备份product_comment表（避免误删除的情况）
CREATE TABLE bak_product_comment_190108 AS SELECT * FROM product_comment;
错误代码：1786 Statement violates GTID consistency:CREATE TABLE ... SELECT.
则换用下面的语句
CREATE TABLE bak_product_comment_190108 AS LIKE product_comment;
INSERT INTO bak_product_comment_190108 SELECT * FROM product_comment；
错误代码：1786
Statement violates GTID consistency:CREATE TABLE ... SELECT.
错误原因
这是因为在5.6及以上的版本内，开启了 enforce_gtid_consistency=true 功能导致的，MySQL官方解释说当启用 enforce_gtid_consistency 功能的时候，MySQL只允许能够保障事务安全，并且能够被日志记录的SQL语句被执行，像create table … select 和 create temporarytable语句，以及同时更新事务表和非事务表的SQL语句或事务都不允许执行。
解决办法
|---- 修改 ：
SET @@GLOBAL.ENFORCE_GTID_CONSISTENCY = off;
配置文件中 ：
ENFORCE_GTID_CONSISTENCY = off;
|----
create table xxx as select 的方式会拆分成两部分。
create table xxxx like data_mgr;
insert into xxxx select *from data_mgr;
如果表数据量比较大，则使用mysql dump的方式导出成文件进行备份
|---- 删除同一订单的重复评论
删除语句：
DELETE a FROM product_comment a
JOIN(
SELECT order_id,product_id,MIN(comment_id) AS comment_id
FROM product_comment
GROUP BY order_id,product_id
HAVING COUNT(*) > 1
) b on a.order_id = b.order_id AND a.product_id = b.product_id
AND a.comment_id > b.comment_id;
分区间统计
统计消费总金额大于1000元的，800到1000元的，500到800元的，以及500元以下的人数
SELECT
COUNT(CASE WHEN IFNULL(total_money,0) >= 1000 THEN a.customer_id END) AS '大于1000'
,COUNT(CASE WHEN IFNULL(total_money,0) >= 800 AND IFNULL(total_money,0)<1000
THEN a.customer_id END) AS '800~1000'
,COUNT(CASE WHEN IFNULL(total_money,0) >= 500 AND IFNULL(total_money,0)<800
THEN a.customer_id END) AS '500~800'
,COUNT(CASE WHEN IFNULL(total_money,0) < 500 THEN a.customer_id END) '小于500'
FROM mc_userdb.customer_login a
LEFT JOIN
(
SELECT customer_id,SUM(order_money) AS total_money
FROM mc_orderdb.order_master
GROUP BY customer_id
) b
ON a.customer_id = b.customer_id