目录 问题背景 问题分析及处理 1、EXPLAIN 命令对SELECT语句进行分析 2、新增索引 3、修改索引字段类型一致 渣渣总结 问题背景 两张表一张是用户表a(主键是int类型)，一张是用户具体信息
目录问题背景问题分析及处理1、EXPLAIN 命令对 SELECT 语句进行分析2、新增索引3、修改索引字段类型一致渣渣总结
问题背景
两张表一张是用户表a(主键是int类型)，一张是用户具体信息表b（用户表id字段是varchar类型）。
因为要显示用户及用户信息，所以需要关联查询，但发现left join后查询缓慢，耗时太长。用户表数据2万左右。
问题分析及处理
1、EXPLAIN 命令对 SELECT 语句进行分析
type 字段提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type 字段, 我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等.
ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一.
通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.
2、新增索引
因为发现表b字段之前并没有建索引。
alter table a add index idx_mbrID (mbrID);
再次Explain分析
发现type变为了ref，根据不同的 type 类型的性能关系(
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
)比较后感觉可以了，于是执行查询。
3、修改索引字段类型一致
执行查询后发现执行速度并未优化，仔细看之前同事设计的表，发现索引类型字段不一致，于是修改为varchar 为int后再次查询发现查询速度明显提升。
即使之前java代码里面写的string，数据库改为int目前测试可正常使用
渣渣总结
解决完问题后，翻起了开发手册，发现索引规约明确强制join时数据类型必须一致，被关联字段必须有索引！！！
关于Explain用法参考
https://www.jb51.net/article/167406.htm
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持每日运维。
