数据库查询优化问题

原先数据库没有好好学习，感觉一直是似懂非懂的状态，很多原理也不懂，今天抽时间查阅一些资料自己也总结了一些。
本文数据库索引原理部分主要参考博文：http://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html ，是一片很优秀的文章，值得一看。
不说废话直接开撸：
关系数据库管理系统查询处理可分为四个阶段：查询分析、查询检查、查询优化和查询执行。
查询分析：对查询语句进行扫描、词法分析和语法分析，判断查询语句是否符合SQL语法规则。如果没有错误则进行下一步处理，否则报告语句中出现的错误。
查询检查：对合法的查询语句进行语义检查，注意是检查语句中涉及到的数据库、表对象、关系名、属性等是否存在以及对完整性的检查。如果检查通过则转换成等价的关系代数表达式。
查询优化：查询优化是指选择一个高效执行的查询策略，一般分为代数优化和物理优化。代数优化是指关系表达式的优化，按照一定的规则通过关系代数表达式进行等价变换，改变代数表达式中操作的次序和组合，使得查询更高效。物理优化则是指存取路径和底层操作算法的选择。
查询执行：前面的步骤都是为了这一步。根据优化器得到的执行策略生成查询执行计划，由代码生成器生成执行这个查询计划的语句，然后执行 再 返回结果。

查询树的启发式查询优化：选择运算尽可能先做；把投影运算和选择运算同时进行；把投影同其前后的双目运算结合起来 ；把某些选择同在他前面要执行的笛卡尔积结合起来称为一个运算；找出公共子表达式。

要进行查询优化，首先得知道查询的原理！

数据库索引原理（很重要）：主流的数据库系统都是使用平衡树（不是平衡二叉树）作为索引的数据结构，或者称为B
Tree 或 B+ Tree。也有一些是使用哈希桶来最为索引的数据结构。

我们平时建表的时候都会为表加上主键， 在某些关系数据库中， 如果建表时不指定主键，数据库会拒绝建表的语句执行。 事实上， 一个加了主键的表，并不能被称之为「表」。一个没加主键的表，它的数据无序的放置在磁盘存储器上，一行一行的排列的很整齐，
跟我认知中的「表」很接近。如果给表上了主键，那么表在磁盘上的存储结构就由整齐排列的结构转变成了树状结构，也就是上面说的「平衡树」结构，换句话说，就是整个表就变成了一个索引。没错，
再说一遍， 整个表变成了一个索引，也就是所谓的「聚集索引」。
这就是为什么一个表只能有一个主键， 一个表只能有一个「聚集索引」，因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。
索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降，原因很简单的， 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态，
增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，破坏树结构， 因此，在每次数据改变时， DBMS必须去重新梳理树（索引）的结构以确保它的正确，这会带来不小的性能开销，也就是为什么索引会给查询以外的操作带来副作用的原因。

非聚集索引： 也就是我们平时经常提起和使用的常规索引。
非聚集索引和聚集索引一样， 同样是采用平衡树作为索引的数据结构。索引树结构中各节点的值来自于表中的索引字段。再数据改变时，DBMS需要一直维护索引结构的正确性。每次给字段建一个新索引， 字段中的数据就会被复制一份出来， 用于生成索引，不同索引之间是相互独立的。
因此， 给表添加索引，会增加表的体积， 占用磁盘存储空间。
非聚集索引和聚集索引的区别在于， 通过聚集索引可以查到需要查找的数据， 而通过非聚集索引可以查到记录对应的主键值 ， 再使用主键的值通过聚集索引查找到需要的数据，归根到底还是要使用聚集索引（主键）来找到真正的数据。

然而， 有一种例外可以不使用聚集索引就能查询出所需要的数据， 这种非主流的方法 称之为「覆盖索引」查询，
也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询。
因为建立索引时，索引指定的字段内容会被同步到索引中，当我们所查询到的属性被指定为索引的字段时，可以通过覆盖索引直接查找到，而不必通过聚集索引查询。
当然，这样引入存在的问题就是增加数据表的数据。

以下是例子：

先看下面这个SQL语句
//建立索引
create index index_birthday on user_info(birthday);
//查询生日在1991年11月1日出生用户的用户名
select user_name from user_info where birthday = '1991-11-1'
这句SQL语句的执行过程如下
首先，通过非聚集索引index_birthday查找birthday等于1991-11-1的所有记录的主键ID值
然后，通过得到的主键ID值执行聚集索引查找，找到主键ID值对应的真实数据（数据行）存储的位置
最后， 从得到的真实数据中取得user_name字段的值返回， 也就是取得最终的结果

我们把birthday字段上的索引改成双字段的覆盖索引
create index index_birthday_and_user_name on user_info(birthday, user_name);
这句SQL语句的执行过程就会变为
通过非聚集索引index_birthday_and_user_name查找birthday等于1991-11-1的叶节点的内容，然而，
叶节点中除了有user_name表主键ID的值以外， user_name字段的值也在里面， 因此不需要通过主键ID值的查找数据行的真实所在， 直接取得叶节点中user_name的值返回即可。 通过这种覆盖索引直接查找的方式，
可以省略不使用覆盖索引查找的后面两个步骤， 大大的提高了查询性能，如下图

参考自博文：http://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html