MySQL优化笔记
1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录
4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可
6.永远用小结果集驱动大结果集（Important!）！
7.看到 SQL 执行计划中 select_type 字段中出现“DEPENDENT SUBQUERY”时，要打起精神了！
8.MySql如果慢，又有子查询一定要注意。
0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果，不符合预期继续从0分析
7.如果你看到以下现象，请优化：
出现了Using temporary；
rows过多，或者几乎是全表的记录数；
key 是 (NULL)；
possible_keys 出现过多（待选）索引。
确保亲手查过SQL的执行计划，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；
8.Join语句的优化：
1、尽可能减少JOIN中Nested Loop的循环次数
最有效的方法就是使结果集尽可能的小，这也是所谓的“ 永远用小结果集驱动大结果集” （前提是通过join条件后对各个表进行访问的资 ，源消耗差别不是太大，一般因为索引的区别）；
2、优先优化Nested Loop的内层循环；
3、保证Join语句中被驱动表的Join条件字段已经被索引；
4、当无法保证被 驱动表的Join条件字段被索引且内存充足的情况下，可以通过参数Join_buffer_size设置Join Buffer的大小 。
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；
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；
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