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今天放到iteye来和大家分享
补充：看到这么多朋友对sql优化感兴趣，我又重新补充了下文章的内容，将更多关于sql优化的知识分享出来，
喜欢这篇文章的朋友给个赞吧，哈哈，欢迎交流，共同进步。
2015-4-30补充：非常感觉编辑的推荐，同时又对慢查询语句优化了一遍，并附上优化记录，欢迎阅读文章。
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场景
我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景
课程表
create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) )
数据100条
学生表:
create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10) )
数据70000条
学生成绩表SC
CREATE table SC( sc_id int PRIMARY KEY, s_id int, c_id int, score int )
数据70w条
查询目的：
查找语文考100分的考生
查询语句：
select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
执行时间：30248.271s
晕,为什么这么慢，先来查看下查询计划：
EXPLAIN select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
先给sc表的c_id和score建个索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s
快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，建索引很有必要，很多时候都忘记建
索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化的感觉挺爽。
但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：
查看优化后的sql:
SELECT `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`, `YSB`.`s`.`name` AS `name` FROM `YSB`.`Student` `s` WHERE < in_optimizer > ( `YSB`.`s`.`s_id` ,< EXISTS > ( SELECT 1 FROM `YSB`.`SC` `sc` WHERE ( (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0) AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100) AND ( < CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id` ) ) ) )
补充：这里有网友问怎么查看优化后的语句
方法如下：
在命令窗口执行 
有type=all
按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询
select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100
耗时：0.001s
得到如下结果：
然后再执行
select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)
耗时：0.001s
这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，
mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*8次。
那么改用连接查询呢？
SELECT s.* from Student s INNER JOIN SC sc on sc.s_id = s.s_id where sc.c_id=0 and sc.score=100
这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index
执行时间是：0.057s
效率有所提高，看看执行计划：
这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引
CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);
show index from SC
在执行连接查询
时间: 1.076s，竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：
优化后的查询语句为：
SELECT `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`, `YSB`.`s`.`name` AS `name` FROM `YSB`.`Student` `s` JOIN `YSB`.`SC` `sc` WHERE ( ( `YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id` ) AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100) AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0) )
貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤
回到前面的执行计划：
这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：
正常情况下是先join再进行where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join做操，因此先执行where
过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql
SELECT s.* FROM ( SELECT * FROM SC sc WHERE sc.c_id = 0 AND sc.score = 100 ) t INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id
即先执行sc表的过滤，再进行表连接，执行时间为：0.054s
和之前没有建s_id索引的时间差不多
查看执行计划：
先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再执行查询：
SELECT s.* FROM ( SELECT * FROM SC sc WHERE sc.c_id = 0 AND sc.score = 100 ) t INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id
执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍
执行计划：
我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。
那么再来执行下sql
SELECT s.* from Student s INNER JOIN SC sc on sc.s_id = s.s_id where sc.c_id=0 and sc.score=100
执行时间0.001s
执行计划：
这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。
2015-04-30日补充：最近又重新导入一些生产数据，经测试发现，前几天优化完的sql执行效率又变低了
调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。
先回顾下：
show index from SC
执行sql
SELECT s.* from Student s INNER JOIN SC sc on sc.s_id = s.s_id where sc.c_id=81 and sc.score=84
执行时间：0.061s，这个时间稍微慢了点
执行计划：
这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度，
单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425
而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率
将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的
