面试题：MySQL基本配置完成后，如何基于性能分析对查询执行计划进行深度优化？

1. 复杂多表关联查询SQL示例

假设有三个表：orders（订单表）、order_items（订单项表）、products（产品表）。 orders表结构：

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

order_items表结构：

CREATE TABLE order_items (
    item_id INT PRIMARY KEY,
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT,
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id)
);

products表结构：

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(255),
    price DECIMAL(10, 2)
);

查询每个客户购买的产品名称、数量和总金额，SQL语句如下：

SELECT 
    o.customer_id,
    p.product_name,
    oi.quantity,
    oi.quantity * p.price AS total_amount
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN 
    products p ON oi.product_id = p.product_id;

2. 使用EXPLAIN分析执行计划

在MySQL中，使用EXPLAIN关键字分析上述查询的执行计划：

EXPLAIN SELECT 
    o.customer_id,
    p.product_name,
    oi.quantity,
    oi.quantity * p.price AS total_amount
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN 
    products p ON oi.product_id = p.product_id;

执行结果会包含以下关键信息：

id：表示查询中每个SELECT语句的标识符，相同id表示是同一层次的查询。
select_type：查询类型，常见的有SIMPLE（简单查询，不包含子查询或联合查询）。
table：表示当前行涉及的表。
partitions：分区信息（如果表是分区表）。
type：连接类型，常见的有ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（非唯一索引扫描，通过索引找到匹配的行）等。理想情况下，我们希望连接类型尽可能为index、range或ref，避免ALL。
possible_keys：可能使用的索引。
key：实际使用的索引。如果为NULL，则表示没有使用索引。
key_len：使用的索引长度。
ref：显示哪些列或常量被用来和索引比较。
rows：估计需要扫描的行数。
filtered：估计返回结果的行数占扫描行数的百分比。

3. 根据分析结果优化索引结构

添加索引：
- 如果EXPLAIN结果中type为ALL，且possible_keys为NULL，说明没有使用索引，需要添加合适的索引。例如，在order_items表的order_id列和product_id列上添加索引：

CREATE INDEX idx_order_id ON order_items(order_id);
CREATE INDEX idx_product_id ON order_items(product_id);

- 在`orders`表的`customer_id`列上添加索引，以便在查询客户相关信息时更快：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

复合索引：如果查询涉及多个列的条件，可以考虑创建复合索引。例如，如果经常按照customer_id和order_date查询订单，可以创建复合索引：

CREATE INDEX idx_customer_date ON orders(customer_id, order_date);

注意复合索引的顺序，按照最常用的查询条件在前的原则。

4. 调整查询语句逻辑

避免使用子查询：子查询有时会导致性能问题，可以将其改写为连接查询。例如，如果原始查询中有子查询获取满足特定条件的订单ID，然后再查询相关订单项和产品，可以将其合并为一个连接查询。
合理使用JOIN类型：确保使用正确的JOIN类型（INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等）。如果只需要获取满足连接条件的记录，使用INNER JOIN通常性能更好；如果需要保留左表（或右表）的所有记录，使用LEFT JOIN（或RIGHT JOIN）。

5. 利用MySQL的优化提示（hint）

SQL_NO_CACHE：如果数据变化频繁，且不希望查询结果被缓存，可以使用SQL_NO_CACHE提示。例如：

SELECT /*+ SQL_NO_CACHE */
    o.customer_id,
    p.product_name,
    oi.quantity,
    oi.quantity * p.price AS total_amount
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN 
    products p ON oi.product_id = p.product_id;

FORCE INDEX：如果希望MySQL使用特定的索引，可以使用FORCE INDEX提示。例如，强制使用idx_order_id索引：

SELECT /*+ FORCE INDEX(oi idx_order_id) */
    o.customer_id,
    p.product_name,
    oi.quantity,
    oi.quantity * p.price AS total_amount
FROM 
    orders o
JOIN 
    order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN 
    products p ON oi.product_id = p.product_id;

6. 不同版本MySQL优化手段的差异

索引优化：在较新的MySQL版本中，索引算法和优化器对索引的使用更加智能。例如，MySQL 8.0引入了降序索引，在某些查询场景下可以更高效地处理按降序排序的查询。旧版本则不支持降序索引，对于降序排序的查询可能需要额外的排序操作。
优化提示：不同版本对优化提示的支持可能不同。一些较新的优化提示可能在旧版本中不被识别或支持。例如，某些高级的查询优化提示是在MySQL 5.7或更高版本中才引入的。
执行计划：优化器在不同版本中对执行计划的生成方式有所改进。较新版本可能会更好地估计查询成本，从而生成更优的执行计划。例如，MySQL 8.0的优化器在处理复杂查询时，能够更准确地判断索引的使用情况，相比旧版本可以避免一些不必要的全表扫描。