在倒腾DB的时候，SQL会占据非常大的一部分时间，遇到执行效率不高的SQL时，就需要想办法找到执行效率不高的原因，这里简单记录分析SQL的三个步骤~
使用的数据库版本为MySQL-5.7.7-rc
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Step1，使用explain or explain extended来查看MySQL的执行计划，
extended在后续的版本会被取消，所以加不加没什么太大的关系，因为在MySQL-5.7.7-rc里面，普通的explain已经有filter了，
个人理解：filter当做是过滤百分比，大体上就是找到最终结果需要扫描多少数据，基本上，低一些会比较好。
explain在网上有很多的介绍，这理解略过吧，基本上，在Extra列里面，尽可能不要出现Use Temporary Table 和 Using file sort，相比较而言，使用临时表的影响更大，file sort会小一些。
为什么SQL的分析不在这里就打住了？
原因很简单，MySQL在优化查询的时候是只用一个索引的，所以在有些情况下，SQL查询既存在排序，又存在比较复杂的where条件，那么到底是用索引提高where条件的筛选效率？还是用索引去省掉排序的开销？（优化器？MySQL的查询优化器出了名的拙计，而且除了优化器本身的一切缺陷导致Cost计算不准确以外，MySQL本身也会根据一些参数的设置去调整优化器的策略，而这些参数大多数时候我们并不了解）
Step2，当explain搞不定的时候，就需要profile来帮忙了，这个东西可以详细的列出在每一个步骤消耗的时间，前提是先执行一遍语句。
profile默认是关闭的，所以需要在client先打开，操作如下图
在实际的生产环境中，可能会需要加大profile的队列，保证想要查看的语句耗时结果还保存着，所以可以用如下操作来增加profile的队列大小
到这一步，profile的功能就已经打开了，这里简单试一下SQL语句，explain一下
显然这种语句是不合格的，那么在优化前，可以看看这条语句的耗时，先执行以下select，然后show profiles查看队列的内容，
可以看到ID为7的那一行正式执行过的语句，这时候使用show profile block io,cpu for query 7来查看统计信息（红色为常用选项，可以不加的~）
红色方框标出来了两行内容，Creating sort index消耗了接近99%的时间，说明这个查询的大部分时间消耗在了排序阶段
Sending data标出来是要特别注意一下，并不只是在服务器端和客户端之间sending data，还包括了从磁盘读取数据的时间，所以对大表执行全表扫描or索引的效率不高时，这个时间会比较高
找到了主要耗时的部分，那么就建立一个索引，再来看看profile的数据
然而即便是analyze table以后，优化器依然不选择走索引，而是坚持全表扫描来执行这个语句，所以profile看了也没什么用，和之前的数据应该是差不多的，那么为什么优化器不选择走索引？
Step3 Optimizer trace
Optimizer trace是MySQL5.6添加的新功能，可以看到大量的内部查询计划产生的信息，可以用如下方式打开
然后在information_chema.optimizer_trace的表里面查找这一条语句对应的信息
内容是json格式的，所以推荐找一个json的转换工具来辅助查看，这个json主要分为三个部分
有关执行计划的选择，主要在第二部分里面
那么可以看看这两个分支的内容
在这里面能看到详细的统计信息，包括cost，预计的rows，以及查询优化器最终的选择chosen，发现在考虑排序的影响时，并没有使用索引（index：“unknown”）
即便是加了use index，但是在Optimize trace里面依然选择了使用全表扫描，而使用了索引并没有什么优化到file sort，因为使用use index指定的index被放在了range index的考虑范围内
因为并没有读源码的计划，所以只能是做出推测：在有where条件的前提下，MySQL优化器并不会为order by 专门去计算一次cost，因为扫描这个索引并不会对where条件的行筛选有任何的帮助,到头来还是只能全表扫描，筛选出符合条件的行；如果非要用index.column，反而还要根据行标记回头去读取index的内容选出需要的数据，再重新来获得有序的行标记，本末倒置了。（_(:з」∠)_看起来有理有据让人信服的推断）
那么有什么办法能让file sort利用上索引么？
答案是：用联合索引把where筛选条件的那些列和order by 的列全部包含进去....(对于这个例子并不推荐，因为联合索引的列数量偏多；除非这种查询的数量极多)
输出信息分为两个部分，
从这一部分可以看到，MySQL内部把=的操作全部换成了range，也计算了使用索引和全表扫描的cost，（用上了新的索引，意料之中）
下一部分可以看到最终决定的执行计划，以及order by阶段索引的使用情况
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总结：explain可以应对大多数的状况；show profile可以帮我们更好的分析SQL优化的主要目标，是锁？还是磁盘读写？还是文件排序？等等...；而最后的optimize_trace则适合于各种疑难杂症了，比如说优化器为什么没有选择索引而是全表扫描？为什么优化器没有选择效率较好的索引，而是选择了一个效率较差的索引(order by)？等等乱七八糟的奇怪现象.....