1. 使用EXPLAIN

使用EXPLAIN关键字可以帮助我们分析select语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作。

基本思路

一定要注意看执行计划里的 possible_keys、key和rows这三个值
让影响行数尽量少
保证使用到正确的索引
减少不必要的Using temporary/Using filesort；

字段解释

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列名	说明
id	执行编号，标识select所属的行。如果在语句中没子查询或关联查询，只有唯一的select，每行都将显示1。否则，内层的select语句一般会顺序编号，对应于其在原始语句中的位置
select_type	显示本行是简单或复杂select。如果查询有任何复杂的子查询，则最外层标记为PRIMARY（DERIVED、UNION、UNION RESUlT）
table	访问引用哪个表（引用某个查询，如“derived3”）
type	数据访问/读取操作类型（ALL、index、range、ref、eq_ref、const/system、NULL）javascript:void(null)
possible_keys	揭示哪一些索引可能有利于高效的查找
key	显示mysql决定采用哪个索引来优化查询
key_len	显示mysql在索引里使用的字节数
ref	显示了之前的表在key列记录的索引中查找值所用的列或常量
rows	为了找到所需的行而需要读取的行数，估算值，不精确。通过把所有rows列值相乘，可粗略估算整个查询会检查的行数
Extra	额外信息，如using index、filesort等

select_type列：

select_type	说明
SUBQUERY	在select列表中的子查询，如SELECT *,(SELECT id FROM product_info) AS id FROM product_info
DERIVED	在from子语句中子查询，如SELECT * FROM product_info p1 ,(SELECT * FROM product_info) p2.Mysql会递归执行，并把结果放到临时表中
UNION	在UNION中第二个和随后的SELECT被标记为UNION
UNION RESULT	用来从UNION的匿名临时表检索结果的SELECT被标记为UNION RESULT
DEPENDENT SUBQUERY	子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询。(需要优化)

type列（依次从最差到最优）：

type	说明
All	最坏的情况,从头到尾全表扫描
index	和全表扫描一样。只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。主要优点就是避免了排序, 但是开销仍然非常大。如在Extra列看到Using index，说明正在使用覆盖索引，只扫描索引的数据，它比按索引次序全表扫描的开销要小很多
range	范围扫描，一个有限制的索引扫描。key 列显示使用了哪个索引。当使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比较关键字列时,可以使用 range
ref	一种索引访问，它返回所有匹配某个单个值的行。此类索引访问只有当使用非唯一性索引或唯一性索引非唯一性前缀时才会发生
eq_ref	最多只返回一条符合条件的记录。使用唯一性索引或主键查找时会发生（高效）
const/system	当主键放入where子句时，mysql把这个查询转为一个常量（高效）
Null	意味说mysql能在优化阶段分解查询语句，在执行阶段甚至用不到访问表或索引（高效）

Extra列常见情况（需要优化）：

Extra	说明
Using temporary	表示 MySQL 在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by
Using filesort	表示 MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。MySQL 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

2. 建索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。

基本原则

不要在选择性非常差的字段上建索引
查询条件里出现范围查询（如A>7，A in (2,3)）时，要警惕，不要建了组合索引却完全用不上

优化策略A：字段选择性

选择性较低索引可能带来的性能问题
- 索引选择性=索引列唯一值/表记录数；（可执行show index from ads命令看字段的Cardinality（散列程度））
- 选择性越高索引检索价值越高，消耗系统资源越少；选择性越低索引检索价值越低，消耗系统资源越多；
查询条件含有多个字段时，不要在选择性很低字段上创建索引
- 可通过创建组合索引来增强低字段选择性和避免选择性很低字段创建索引带来副作用；
- 尽量减少possible_keys，正确索引会提高sql查询速度，过多索引会增加优化器选择索引的代价，不要滥用索引；

优化策略B：组合索引字段顺序

由于 mysql 索引是基于 B-Tree 的，所以组合索引有“字段顺序”概念。

所以，查询条件中有 ac.city_id IN (0, 8005)，而组合索引是 (ads_id,city_id)，则该查询无法使用到这个组合索引。

组合索引查询的各种场景

兹有 Index (A,B,C) ——组合索引多字段是有序的，并且是个完整的BTree索引。
下面条件可以用上该组合索引查询：

A>5
A=5 AND B>6
A=5 AND B=6 AND C=7
A=5 AND B IN (2,3) AND C>5

下面条件将不能用上组合索引查询：

B>5 ——查询条件不包含组合索引首列字段
B=6 AND C=7 ——查询条件不包含组合索引首列字段

下面条件将能用上部分组合索引查询：

A>5 AND B=2 ——当范围查询使用第一列，查询条件仅仅能使用第一列
A=5 AND B>6 AND C=2 ——范围查询使用第二列，查询条件仅仅能使用前二列

组合索引排序的各种场景

兹有组合索引 Index(A,B)。
下面条件可以用上组合索引排序：

ORDER BY A——首列排序
A=5 ORDER BY B——第一列过滤后第二列排序
ORDER BY A DESC, B DESC——注意，此时两列以相同顺序排序
A>5 ORDER BY A——数据检索和排序都在第一列

下面条件不能用上组合索引排序：

ORDER BY B ——排序在索引的第二列
A>5 ORDER BY B ——范围查询在第一列，排序在第二列
A IN(1,2) ORDER BY B ——理由同上
ORDER BY A ASC, B DESC ——注意，此时两列以不同顺序排序

索引合并

顺着组合索引怎么建继续往下延伸，请各位注意“索引合并”概念：

MySQL 5,0以下版本，SQL查询时，一张表只能用一个索引（use at most only one index for each referenced table），
从 MySQL 5.0开始，引入了 index merge 概念，包括 Index Merge Union Access Algorithm（多个索引并集访问），包括Index Merge Intersection Access Algorithm（多个索引交集访问），可以在一个SQL查询里用到一张表里的多个索引。
MySQL 在5.6.7之前，使用 index merge 有一个重要的前提条件：没有 range 可以使用。

索引合并的简单说明：

SELECT * FROM TB WHERE A=5 AND B=6
- 能分别使用索引(A) 和 (B) 或索引合并；
- 创建组合索引(A,B) 更好；
SELECT * FROM TB WHERE A=5 OR B=6
- 能分别使用索引(A) 和 (B) 或索引合并；
- 组合索引(A,B)不能用于此查询，分别创建索引(A) 和 (B)会更好；

3. 表设计

3.1 尽可能的使用NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用NULL值，你应该总是让你的字段保持NOT NULL。
首先，问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别（如果是INT，那就是0和NULL）？如果你觉得它们之间没有什么区别，那么你就不要使用NULL。（在Oracle里，NULL 和 Empty的字符串是一样的！)
不要以为 NULL 不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。

3.2 使用紧凑的数据类型

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。
如果一个表只会有几列（比如说字典表，配置表），那么我们不需要使用INT来做主键，使用MEDIUMINT,SMALLINT或是更小的TINYINT会更经济一些。
如果你不需要记录时间，使用DATE要比DATETIME好得多。
ENUM类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是TINYINT，但其外表上显示为字符串。适用于选项列表，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，这些字段取值有限而且固定，则应该使用ENUM而不是VARCHAR。
把IP地址存成UNSIGNED INT：很多程序员都会创建一个VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放，只需要4个字节，并且你可以有定长的字段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当你需要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。需要使用UNSIGNED INT，因为IP地址会使用整个32位的无符号整形。
注意：需要留够足够的扩展空间，不然日后来干这个事会很麻烦。

3.3 永远为每张表设置一个ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。
就算是你users表有一个主键叫“email”的字段，你也别让它成为主键。使用VARCHAR类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。
而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区……
在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。

3.4 选择合适的存储引擎

在MySQL中有两个存储引擎MyISAM和InnoDB，每个引擎都有利有弊。

MyISAM适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
InnoDB是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM还慢。支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

4. 查询语句

4.1 避免 SELECT *

从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。

4.2 当只要一行数据时使用LIMIT 1

当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。
在这种情况下，加上LIMIT 1可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

4.3 为查询缓存优化你的查询

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。
这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例：
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上面两条SQL语句的差别就是CURDATE()，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像NOW()和RAND()或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。

4.4 在Join表的时候使用相同类型的列，并将其索引

如果你的应用程序有很多JOIN查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把DECIMAL字段和一个INT字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不一样）

4.5 不要ORDER BY RAND()

如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL会不得不去执行RAND()函数（很耗CPU时间），而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事（因为要排序）

4.6 Prepared Statements

Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用prepared statements获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。
Prepared Statements可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击。当然，你也可以手动地检查你的这些变量，然而，手动的检查容易出问题，而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework或是ORM的时候，这样的问题会好一些。
在性能方面，当一个相同的查询被使用多次的时候，这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些Prepared Statements定义一些参数，而MySQL只会解析一次。
最新版本的MySQL在传输Prepared Statements是使用二进制形势，所以这会使得网络传输非常有效率。
当然，也有一些情况下，我们需要避免使用Prepared Statements，因为其不支持查询缓存。但据说版本5.1后支持了。

4.7 拆分大的DELETE或INSERT语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的DELETE或INSERT查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以，如果你有一个大的处理，最好把其拆分，使用LIMIT条件是一个好的方法。

5. 其他

5.1 固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。
并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。
使用“垂直分割”技术，你可以分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。

5.2 从PROCEDURE ANALYSE()取得建议

PROCEDURE ANALYSE() 会让MySQL帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。
例如，如果你创建了一个INT字段作为你的主键，然而并没有太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成MEDIUMINT。或是你使用了一个VARCHAR字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它改成ENUM的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。
一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。

5.3 垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。
示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢？这样会让你的表有更好的性能，因为对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。
示例二：你有一个叫“last_login”的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。
另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差。

MySQL索引优化策略