MySql資料庫查詢優化
Mysql資料庫查詢常見效率慢場景：
1. mysql在資料量較大的時候、使用group by查詢結果集時速度很慢的原因可能有以下幾種：
1）分組欄位不在同一張表中
2） 分組欄位沒有建索引
3）分組欄位加DESC後索引沒有起作用（如何讓索引起作用才是關鍵、且聽下文分解）
4）分組欄位中加函式導致索引不起作用（這種一定要避免、本文不對這種情況展開說明）
5）分組欄位中含有TEXT或CLOB欄位（改成VARCHAR欄位）
Mysql常見優化策略
1、group by優化
1）優化策略：
先給分組欄位建索引
再對該表分組、分組後再和其他表關聯查詢
2）優化理論：
先利用索引將結果集快速最小化、然後再和其他表關聯
MySQL資料庫優化的八種方式(經典必看)
引言：
關於資料庫優化，網上有不少資料和方法，但是不少質量參差不齊，有些總結的不夠到位，內容冗雜
偶爾發現了這篇文章，總結得很經典，文章流量也很大，所以拿到自己的總結文集中，積累優質文章，提升個人能力，希望對大家今後開發中也有幫助
1、選取最適用的欄位屬性
MySQL可以很好的支援大資料量的存取，但是一般說來，資料庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。因此，在建立表的時候，為了獲得更好的效能，我們可以將表中欄位的寬度設得儘可能小。
例如，在定義郵政編碼這個欄位時，如果將其設定為CHAR(255),顯然給資料庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種型別也是多餘的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型欄位。
另外一個提高效率的方法是在可能的情況下，應該儘量把欄位設定為NOTNULL，這樣在將來執行查詢的時候，資料庫不用去比較NULL值。
對於某些文字欄位，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM型別。因為在MySQL中，ENUM型別被當作數值型資料來處理，而數值型資料被處理起來的速度要比文字型別快得多。這樣，我們又可以提高資料庫的效能。
2、使用連線（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)
MySQL從4.1開始支援SQL的子查詢。這個技術可以使用SELECT語句來建立一個單列的查詢結果，然後把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中。例如，我們要將客戶基本資訊表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售資訊表中將所有發出訂單的客戶ID取出來，然後將結果傳遞給主查詢，如下所示：
DELETEFROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務或者表鎖死，並且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連線（JOIN）..替代。例如，假設我們要將所有沒有訂單記錄的使用者取出來，可以用下面這個查詢完成：
SELECT*FROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
如果使用連線（JOIN）..來完成這個查詢工作，速度將會快很多。尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，效能將會更好，查詢如下：
SELECT*FROMcustomerinfo
LEFTJOINsalesinfoONcustomerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID
WHEREsalesinfo.CustomerIDISNULL
連線（JOIN）..之所以更有效率一些，是因為MySQL不需要在記憶體中建立臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作。
3、使用聯合(UNION)來代替手動建立的臨時表
MySQL從4.0的版本開始支援union查詢，它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的select查詢合併的一個查詢中。在客戶端的查詢會話結束的時候，臨時表會被自動刪除，從而保證資料庫整齊、高效。使用union來建立查詢的時候，我們只需要用UNION作為關鍵字把多個select語句連線起來就可以了，要注意的是所有select語句中的欄位數目要想同。下面的例子就演示了一個使用UNION的查詢。
SELECTName,PhoneFROMclientUNION
SELECTName,BirthDateFROMauthorUNION
SELECTName,SupplierFROMproduct
4、事務
儘管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連線（JOIN）和聯合（UNION）來建立各種各樣的查詢，但不是所有的資料庫操作都可以只用一條或少數幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當這個語句塊中的某一條語句執行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下，要把某個資料同時插入兩個相關聯的表中，可能會出現這樣的情況：第一個表中成功更新後，資料庫突然出現意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣，就會造成資料的不完整，甚至會破壞資料庫中的資料。要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是：要麼語句塊中每條語句都操作成功，要麼都失敗。換句話說，就是可以保持資料庫中資料的一致性和完整性。事物以BEGIN關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束。在這之間的一條SQL操作失敗，那麼，ROLLBACK命令就可以把資料庫恢復到BEGIN開始之前的狀態。
BEGIN; INSERTINTOsalesinfoSETCustomerID=14;UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREitem='book';COMMIT;
事務的另一個重要作用是當多個使用者同時使用相同的資料來源時，它可以利用鎖定資料庫的方法來為使用者提供一種安全的訪問方式，這樣可以保證使用者的操作不被其它的使用者所幹擾。
5、鎖定表
儘管事務是維護資料庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨佔性，有時會影響資料庫的效能，尤其是在很大的應用系統中。由於在事務執行的過程中，資料庫將會被鎖定，因此其它的使用者請求只能暫時等待直到該事務結束。如果一個數據庫系統只有少數幾個使用者來使用，事務造成的影響不會成為一個太大的問題；但假設有成千上萬的使用者同時訪問一個數據庫系統，例如訪問一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的響應延遲。
其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的效能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能。
LOCKTABLEinventoryWRITESELECTQuantityFROMinventoryWHEREItem='book';
...
UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREItem='book';UNLOCKTABLES
這裡，我們用一個select語句取出初始資料，通過一些計算，用update語句將新值更新到表中。包含有WRITE關鍵字的LOCKTABLE語句可以保證在UNLOCKTABLES命令被執行之前，不會有其它的訪問來對inventory進行插入、更新或者刪除的操作。
6、使用外來鍵
鎖定表的方法可以維護資料的完整性，但是它卻不能保證資料的關聯性。這個時候我們就可以使用外來鍵。
例如，外來鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這裡，外來鍵可以把customerinfo表中的CustomerID對映到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中。
-
CREATETABLEcustomerinfo( CustomerIDINTNOTNULL,PRIMARYKEY(CustomerID))TYPE=INNODB; -
CREATETABLEsalesinfo( SalesIDINTNOTNULL,CustomerIDINTNOTNULL, -
PRIMARYKEY(CustomerID,SalesID), -
FOREIGNKEY(CustomerID)REFERENCEScustomerinfo(CustomerID)ONDELETECASCADE)TYPE=INNODB;
注意例子中的引數“ONDELETECASCADE”。該引數保證當customerinfo表中的一條客戶記錄被刪除的時候，salesinfo表中所有與該客戶相關的記錄也會被自動刪除。如果要在MySQL中使用外來鍵，一定要記住在建立表的時候將表的型別定義為事務安全表InnoDB型別。該型別不是MySQL表的預設型別。定義的方法是在CREATETABLE語句中加上TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高資料庫效能的常用方法，它可以令資料庫伺服器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時候，效能提高更為明顯。
那該對哪些欄位建立索引呢？
一般說來，索引應建立在那些將用於JOIN,WHERE判斷和ORDERBY排序的欄位上。儘量不要對資料庫中某個含有大量重複的值的欄位建立索引。對於一個ENUM型別的欄位來說，出現大量重複值是很有可能的情況
例如customerinfo中的“province”..欄位，在這樣的欄位上建立索引將不會有什麼幫助；相反，還有可能降低資料庫的效能。我們在建立表的時候可以同時建立合適的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以後建立索引。此外，MySQL從版本3.23.23開始支援全文索引和搜尋。全文索引在MySQL中是一個FULLTEXT型別索引，但僅能用於MyISAM型別的表。對於一個大的資料庫，將資料裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然後再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX建立索引，將是非常快的。但如果將資料裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行過程將會非常慢。
8、優化的查詢語句
絕大多數情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當的話，索引將無法發揮它應有的作用。
下面是應該注意的幾個方面。
-
首先，最好是在相同型別的欄位間進行比較的操作。
在MySQL3.23版之前，這甚至是一個必須的條件。例如不能將一個建有索引的INT欄位和BIGINT欄位進行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR型別的欄位和VARCHAR型別欄位的欄位大小相同的時候，可以將它們進行比較。
-
其次，在建有索引的欄位上儘量不要使用函式進行操作。
例如，在一個DATE型別的欄位上使用YEAE()函式時，將會使索引不能發揮應有的作用。所以，下面的兩個查詢雖然返回的結果一樣，但後者要比前者快得多。
- 第三，在搜尋字元型欄位時，我們有時會使用LIKE關鍵字和萬用字元，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統性能為代價的。
例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。
-
SELECT*FROMbooks -
WHEREnamelike"MySQL%"
但是如果換用下面的查詢，返回的結果一樣，但速度就要快上很多：
-
SELECT*FROMbooks -
WHEREname＞="MySQL"andname＜"MySQM"
最後，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動型別轉換，因為轉換過程也會使索引變得不起作用。
優化Mysql資料庫的8個方法
本文通過8個方法優化Mysql資料庫：建立索引、複合索引、索引不會包含有NULL值的列、使用短索引、排序的索引問題、like語句操作、不要在列上進行運算、不使用NOT IN和<>操作
1、建立索引
對於查詢佔主要的應用來說，索引顯得尤為重要。很多時候效能問題很簡單的就是因為我們忘了新增索引而造成的，或者說沒有新增更為有效的索引導致。如果不加索引的話，那麼查詢任何哪怕只是一條特定的資料都會進行一次全表掃描，如果一張表的資料量很大而符合條件的結果又很少，那麼不加索引會引起致命的效能下降。但是也不是什麼情況都非得建索引不可，比如性別可能就只有兩個值，建索引不僅沒什麼優勢，還會影響到更新速度，這被稱為過度索引。
2、複合索引
比如有一條語句是這樣的：select * from users where area='beijing' and age=22;
如果我們是在area和age上分別建立單個索引的話，由於mysql查詢每次只能使用一個索引，所以雖然這樣已經相對不做索引時全表掃描提高了很多效率，但是如果在area、age兩列上建立複合索引的話將帶來更高的效率。如果我們建立了(area, age, salary)的複合索引，那麼其實相當於建立了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三個索引，這被稱為最佳左字首特性。因此我們在建立複合索引時應該將最常用作限制條件的列放在最左邊，依次遞減。
3、索引不會包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中，複合索引中只要有一列含有NULL值，那麼這一列對於此複合索引就是無效的。所以我們在資料庫設計時不要讓欄位的預設值為NULL。
4、使用短索引
對串列進行索引，如果可能應該指定一個字首長度。例如，如果有一個CHAR(255)的 列，如果在前10 個或20 個字元內，多數值是惟一的，那麼就不要對整個列進行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節省磁碟空間和I/O操作。
5、排序的索引問題
mysql查詢只使用一個索引，因此如果where子句中已經使用了索引的話，那麼order by中的列是不會使用索引的。因此資料庫預設排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；儘量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列建立複合索引。
6、like語句操作
一般情況下不鼓勵使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一個問題。like “%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7、不要在列上進行運算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
將在每個行上進行運算，這將導致索引失效而進行全表掃描，因此我們可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
8、不使用NOT IN和<>操作
NOT IN和<>操作都不會使用索引將進行全表掃描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3則可使用id>3 or id<3來代替。
資料庫SQL優化大總結之 百萬級資料庫優化方案
網上關於SQL優化的教程很多，但是比較雜亂。近日有空整理了一下，寫出來跟大家分享一下，其中有錯誤和不足的地方，還請大家糾正補充。
這篇文章我花費了大量的時間查詢資料、修改、排版，希望大家閱讀之後，感覺好的話推薦給更多的人，讓更多的人看到、糾正以及補充。
1.對查詢進行優化，要儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應儘量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
最好不要給資料庫留NULL，儘可能的使用NOT NULL填充資料庫.
備註、描述、評論之類的可以設定為NULL，其他的，最好不要使用NULL。
不要以為NULL不需要空間，比如：char(100)型，在欄位建立時，空間就固定了，不管是否插入值（NULL也包含在內），都是佔用100個字元的空間的，如果是varchar這樣的變長欄位，null不佔用空間。
可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num = 0
3.應儘量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應儘量避免在 where 子句中使用 or 來連線條件，如果一個欄位有索引，一個欄位沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or Name = 'admin'
可以這樣查詢：
select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
很多時候用exists 代替 in是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用引數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在執行時才會解析區域性變數，但優化程式不能將訪問計劃的選擇推遲到執行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num = @num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num = @num
.應儘量避免在 where 子句中對欄位進行表示式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2 = 100
應改為:
select id from t where num = 100*2
9.應儘量避免在where子句中對欄位進行函式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ -–name以abc開頭的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0 -–‘2005-11-30’ --生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函式、算術運算或其他表示式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類程式碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13.Update 語句，如果只更改1、2個欄位，不要Update全部欄位，否則頻繁呼叫會引起明顯的效能消耗，同時帶來大量日誌。
14.對於多張大資料量（這裡幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，效能很差。
15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。
16.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
17.應儘可能的避免更新 clustered 索引資料列，因為 clustered 索引資料列的順序就是表記錄的物理儲存順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
18.儘量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位儘量不要設計為字元型，這會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連 接時會逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
19.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些。
20.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替“*”，不要返回用不到的任何欄位。
21.儘量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量資料，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
22. 避免頻繁建立和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件， 最好使用匯出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在儲存過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.儘量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，遊標並不是不可使用。對小型資料集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的資料時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的儲存過程和觸發器的開始處設定 SET NOCOUNT ON ，在結束時設定 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行儲存過程和觸發器的每個語句後向客戶端傳送 DONE_IN_PROC 訊息。
29.儘量避免大事務操作，提高系統併發能力。
30.儘量避免向客戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。
實際案例分析：拆分大的DELETE或INSERT語句，批量提交SQL語句
如果你需要在一個線上的網站上去執行一個大的DELETE或INSERT查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。
Apache會有很多的子程序或執行緒。所以，其工作起來相當有效率，而我們的伺服器也不希望有太多的子程序，執行緒和資料庫連結，這是極大的佔伺服器資源的事情，尤其是記憶體。
如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那麼對於一個有很高訪問量的站點來說，這30秒所積累的訪問程序/執行緒，資料庫連結，開啟的檔案數，可能不僅僅會讓你的WEB服務崩潰，還可能會讓你的整臺伺服器馬上掛了。
所以，如果你有一個大的處理，你一定把其拆分，使用LIMIToracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個mysql示例：
while(1){
//每次只做1000條
mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);
if(mysql_affected_rows() == 0){
//刪除完成，退出！
break；
}
//每次暫停一段時間，釋放表讓其他程序/執行緒訪問。
usleep(50000)
}
好了，到這裡就寫完了。我知道還有很多沒有寫到的，還請大家補充。後面有空會介紹一些SQL優化工具給大家。讓我們一起學習，一起進步吧！
運維角度淺談MySQL資料庫優化
一個成熟的資料庫架構並不是一開始設計就具備高可用、高伸縮等特性的，它是隨著使用者量的增加，基礎架構才逐漸完善。這篇博文主要談MySQL資料庫發展週期中所面臨的問題及優化方案，暫且拋開前端應用不說，大致分為以下五個階段：
1、資料庫表設計
專案立項後，開發部根據產品部需求開發專案，開發工程師工作其中一部分就是對錶結構設計。對於資料庫來說，這點很重要，如果設計不當，會直接影響訪問速度和使用者體驗。影響的因素很多，比如慢查詢、低效的查詢語句、沒有適當建立索引、資料庫堵塞（死鎖）等。當然，有測試工程師的團隊，會做壓力測試，找bug。對於沒有測試工程師的團隊來說，大多數開發工程師初期不會太多考慮資料庫設計是否合理，而是儘快完成功能實現和交付，等專案有一定訪問量後，隱藏的問題就會暴露，這時再去修改就不是這麼容易的事了。
2、資料庫部署
該運維工程師出場了，專案初期訪問量不會很大，所以單臺部署足以應對在1500左右的QPS（每秒查詢率）。考慮到高可用性，可採用MySQL主從複製+Keepalived做雙擊熱備，常見叢集軟體有Keepalived、Heartbeat。
雙機熱備博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313
3、資料庫效能優化
如果將MySQL部署到普通的X86伺服器上，在不經過任何優化情況下，MySQL理論值正常可以處理2000左右QPS，經過優化後，有可能會提升到2500左右QPS，否則，訪問量當達到1500左右併發連線時，資料庫處理效能就會變慢，而且硬體資源還很富裕，這時就該考慮軟體問題了。那麼怎樣讓資料庫最大化發揮性能呢？一方面可以單臺執行多個MySQL例項讓伺服器效能發揮到最大化，另一方面是對資料庫進行優化，往往作業系統和資料庫預設配置都比較保守，會對資料庫發揮有一定限制，可對這些配置進行適當的調整，儘可能的處理更多連線數。
具體優化有以下三個層面：
3.1 資料庫配置優化
MySQL常用有兩種儲存引擎，一個是MyISAM，不支援事務處理，讀效能處理快，表級別鎖。另一個是InnoDB，支援事務處理（ACID），設計目標是為處理大容量資料發揮最大化效能，行級別鎖。
表鎖：開銷小，鎖定粒度大，發生死鎖概率高，相對併發也低。
行鎖：開銷大，鎖定粒度小，發生死鎖概率低，相對併發也高。
為什麼會出現表鎖和行鎖呢？主要是為了保證資料的完整性，舉個例子，一個使用者在操作一張表，其他使用者也想操作這張表，那麼就要等第一個使用者操作完，其他使用者才能操作，表鎖和行鎖就是這個作用。否則多個使用者同時操作一張表，肯定會資料產生衝突或者異常。
根據以上看來，使用InnoDB儲存引擎是最好的選擇，也是MySQL5.5以後版本中預設儲存引擎。每個儲存引擎相關聯引數比較多，以下列出主要影響資料庫效能的引數。
公共引數預設值：
|
1 2 3 4 5 6 |
|
MyISAM引數預設值：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
|
InnoDB引數預設值：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
|
3.2 系統核心優化
大多數MySQL都部署在linux系統上，所以作業系統的一些引數也會影響到MySQL效能，以下對linux核心進行適當優化。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
|
在linux系統中，如果程序開啟的檔案控制代碼數量超過系統預設值1024，就會提示“too many files open”資訊，所以要調整開啟檔案控制代碼限制。
|
1 2 3 4 |
|
3.3 硬體配置
加大實體記憶體，提高檔案系統性能。linux核心會從記憶體中分配出快取區（系統快取和資料快取）來存放熱資料，通過檔案系統延遲寫入機制，等滿足條件時（如快取區大小到達一定百分比或者執行sync命令）才會同步到磁碟。也就是說實體記憶體越大，分配快取區越大，快取資料越多。當然，伺服器故障會丟失一定的快取資料。
SSD硬碟代替SAS硬碟，將RAID級別調整為RAID1+0，相對於RAID1和RAID5有更好的讀寫效能（IOPS），畢竟資料庫的壓力主要來自磁碟I/O方面。
4、資料庫架構擴充套件
隨著業務量越來越大，單臺數據庫伺服器效能已無法滿足業務需求，該考慮加機器了，該做叢集了~~~。主要思想是分解單臺數據庫負載，突破磁碟I/O效能，熱資料存放快取中，降低磁碟I/O訪問頻率。
4.1 主從複製與讀寫分離
因為生產環境中，資料庫大多都是讀操作，所以部署一主多從架構，主資料庫負責寫操作，並做雙擊熱備，多臺從資料庫做負載均衡，負責讀操作，主流的負載均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。
怎麼來實現讀寫分離呢？大多數企業是在程式碼層面實現讀寫分離，效率比較高。另一個種方式通過代理程式實現讀寫分離，企業中應用較少，常見代理程式有MySQL Proxy、Amoeba。在這樣資料庫叢集架構中，大大增加資料庫高併發能力，解決單臺效能瓶頸問題。如果從資料庫一臺從庫能處理2000 QPS，那麼5臺就能處理1w QPS，資料庫橫向擴充套件性也很容易。
有時，面對大量寫操作的應用時，單臺寫效能達不到業務需求。如果做雙主，就會遇到資料庫資料不一致現象，產生這個原因是在應用程式不同的使用者會有可能操作兩臺資料庫，同時的更新操作造成兩臺資料庫資料庫資料發生衝突或者不一致。在單庫時MySQL利用儲存引擎機制表鎖和行鎖來保證資料完整性，怎樣在多臺主庫時解決這個問題呢？有一套基於perl語言開發的主從複製管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主複製管理器），這個工具最大的優點是在同一時間只提供一臺資料庫寫操作，有效保證資料一致性。
主從複製博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431
讀寫分離博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083
MySQL-MMM博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576
4.2 增加快取
給資料庫增加快取系統，把熱資料快取到記憶體中，如果快取中有要請求的資料就不再去資料庫中返回結果，提高讀效能。快取實現有本地快取和分散式快取，本地快取是將資料快取到本地伺服器記憶體中或者檔案中。分散式快取可以快取海量資料，擴充套件性好，主流的分散式快取系統有memcached、redis，memcached效能穩定，資料快取在記憶體中，速度很快，QPS可達8w左右。如果想資料持久化就選擇用redis，效能不低於memcached。
工作過程：
4.3 分庫
分庫是根據業務不同把相關的表切分到不同的資料庫中，比如web、bbs、blog等庫。如果業務量很大，還可將切分後的庫做主從架構，進一步避免單個庫壓力過大。
4.4 分表
資料量的日劇增加，資料庫中某個表有幾百萬條資料，導致查詢和插入耗時太長，怎麼能解決單表壓力呢？你就該考慮是否把這個表拆分成多個小表，來減輕單個表的壓力，提高處理效率，此方式稱為分表。
分表技術比較麻煩，要修改程式程式碼裡的SQL語句，還要手動去建立其他表，也可以用merge儲存引擎實現分表，相對簡單許多。分表後，程式是對一個總表進行操作，這個總表不存放資料，只有一些分表的關係，以及更新資料的方式，總表會根據不同的查詢，將壓力分到不同的小表上，因此提高併發能力和磁碟I/O效能。
分表分為垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原來的一個很多欄位的表拆分多個表，解決表的寬度問題。你可以把不常用的欄位單獨放到一個表中，也可以把大欄位獨立放一個表中，或者把關聯密切的欄位放一個表中。
水平拆分：把原來一個表拆分成多個表，每個表的結構都一樣，解決單表資料量大的問題。
4.5 分割槽
分割槽就是把一張表的資料根據表結構中的欄位（如range、list、hash等）分成多個區塊，這些區塊可以在一個磁碟上，也可以在不同的磁碟上，分割槽後，表面上還是一張表，但資料雜湊在多個位置，這樣一來，多塊硬碟同時處理不同的請求，從而提高磁碟I/O讀寫效能，實現比較簡單。
注：增加快取、分庫、分表和分割槽主要由程式猿來實現。
5、資料庫維護
資料庫維護是運維工程師或者DBA主要工作，包括效能監控、效能分析、效能調優、資料庫備份和恢復等。
5.1效能狀態關鍵指標
QPS，Queries Per Second：每秒查詢數，一臺資料庫每秒能夠處理的查詢次數
TPS，Transactions Per Second：每秒處理事務數
通過show status檢視執行狀態，會有300多條狀態資訊記錄，其中有幾個值幫可以我們計算出QPS和TPS，如下：
Uptime：伺服器已經執行的實際，單位秒
Questions：已經發送給資料庫查詢數
Com_select：查詢次數，實際操作資料庫的
Com_insert：插入次數
Com_delete：刪除次數
Com_update：更新次數
Com_commit：事務次數
Com_rollback：回滾次數
那麼，計算方法來了，基於Questions計算出QPS：
|
1 2 |
|
QPS = Questions / Uptime
基於Com_commit和Com_rollback計算出TPS：
|
1 2 3 |
|
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime
另一計算方式：基於Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update計算出QPS
|
1 |
|
等待1秒再執行，獲取間隔差值，第二次每個變數值減去第一次對應的變數值，就是QPS
TPS計算方法：
|
1 |
|
計算TPS，就不算查詢操作了，計算出插入、刪除、更新四個值即可。
經網友對這兩個計算方式的測試得出，當資料庫中myisam表比較多時，使用Questions計算比較準確。當資料庫中innodb表比較多時，則以Com_*計算比較準確。
5.2 開啟慢查詢日誌
MySQL開啟慢查詢日誌，分析出哪條SQL語句比較慢，使用set設定變數，重啟服務失效，可以在my.cnf新增引數永久生效。
|
1 2 3 4 |
|
分析慢查詢日誌，可以使用MySQL自帶的mysqldumpslow工具，分析的日誌較為簡單。
# mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log #檢視最慢的前三個查詢
也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日誌分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。
分析慢查詢日誌：pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log
分析binlog日誌：mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql
pt-query-digest --type=binlog mysql-bin.000001.sql
分析普通日誌：pt-query-digest --type=genlog localhost.log
5.3 資料庫備份
備份資料庫是最基本的工作，也是最重要的，否則後果很嚴重，你懂得！但由於資料庫比較大，上百G，往往備份都很耗費時間，所以就該選擇一個效率高的備份策略，對於資料量大的資料庫，一般都採用增量備份。常用的備份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等，mysqldump比較適用於小的資料庫，因為是邏輯備份，所以備份和恢復耗時都比較長。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理備份，備份和恢復速度快，不影響資料庫服務情況下進行熱拷貝，建議使用xtrabackup，支援增量備份。
Xtrabackup備份工具使用博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800
5.4 資料庫修復
有時候MySQL伺服器突然斷電、異常關閉，會導致表損壞，無法讀取表資料。這時就可以用到MySQL自帶的兩個工具進行修復，myisamchk和mysqlcheck。
myisamchk：只能修復myisam表，需要停止資料庫
常用引數：
-f --force 強制修復，覆蓋老的臨時檔案，一般不使用
-r --recover 恢復模式
-q --quik 快速恢復
-a --analyze 分析表
-o --safe-recover 老的恢復模式，如果-r無法修復，可以使用此引數試試
-F --fast 只檢查沒有正常關閉的表
快速修復weibo資料庫:
# cd /var/lib/mysql/weibo
# myisamchk -r -q *.MYI
mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止資料庫，如修復單個表，可在資料庫後面新增表名，以空格分割
常用引數：
-a --all-databases 檢查所有的庫
-r --repair 修復表
-c --check 檢查表，預設選項
-a --analyze 分析表
-o --optimize 優化表
-q --quik 最快檢查或修復表
-F --fast 只檢查沒有正常關閉的表
快速修復weibo資料庫:
mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo
5.5另外，檢視CPU和I/O效能方法
#檢視CPU效能
#引數-P是顯示CPU數，ALL為所有，也可以只顯示第幾顆CPU
#檢視I/O效能
#引數-m是以M單位顯示，預設K
#%util：當達到100%時，說明I/O很忙。
#await：請求在佇列中等待時間，直接影響read時間。
I/O極限：IOPS（r/s+w/s）,一般RAID0/10在1200左右。（IOPS，每秒進行讀寫（I/O）操作次數）
I/O頻寬：在順序讀寫模式下SAS硬碟理論值在300M/s左右，SSD硬碟理論值在600M/s左右。
Mysql千萬級大資料量查詢優化
1.對查詢進行優化，應儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應儘量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：select id from t where num is null可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：select id from t where num=0
3.應儘量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則引擎將放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應儘量避免在 where 子句中使用or 來連線條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：select id from t where num=10 or num=20可以這樣查詢：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：select id from t where num in(1,2,3) 對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7. 如果在 where 子句中使用引數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在執行時才會解析區域性變數，但優化程式不能將訪問計劃的選擇推遲到執行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：select id from t where num=@num可以改為強制查詢使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應儘量避免在 where 子句中對欄位進行表示式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：select id from t where num/2=100應改為:select id from t where num=100*2
9.應儘量避免在where子句中對欄位進行函式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ，name以abc開頭的id應改為:
select id from t where name like ‘abc%’
10.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函式、算術運算或其他表示式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類程式碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中資料來進行查詢優化的，當索引列有大量資料重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15. 索引並不是越多越好，索引固然可 以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16. 應儘可能的避免更新 clustered 索引資料列，因為 clustered 索引資料列的順序就是表記錄的物理儲存順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.儘量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位儘量不要設計為字元型，這會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連線時會逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替“*”，不要返回用不到的任何欄位。
20.儘量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量資料，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁建立和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件，最好使用匯出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在儲存過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.儘量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27. 與臨時表一樣，遊標並不是不可使 用。對小型資料集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的資料時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的儲存過程和觸發器的開始處設定 SET NOCOUNT ON ，在結束時設定 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行儲存過程和觸發器的每個語句後向客戶端傳送DONE_IN_PROC 訊息。
29.儘量避免大事務操作，提高系統併發能力。
30.儘量避免向客戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。
Mysql效能監控：
1、Navicat快捷鍵
快捷鍵 描述 相關 描述 Ctrl+Q 開啟查詢視窗 Ctrl+/ 註釋sql語句 Ctrl+Shift +/ 解除註釋 Ctrl+R 執行查詢視窗的sql語句 Ctrl+Shift+R 只執行選中的sql語句 Ctrl+L 刪除一行 Ctrl+W 關閉一個查詢視窗 Ctrl+D 切換到表的結構設計頁面，但是在查詢頁面寫sql時是複製當前行 Ctrl+O 切換回資料內容顯示頁 F8 快速回到當前物件列表 Ctrl+N 開啟一個新的查詢視窗 F6 開啟一個mysql命令列視窗 # 註釋作用 查表名、資料內容 :在資料庫上右鍵— 'Find in Database...' — 'Find'
注：資料庫裡的資料順序是按照建立時間儲存並排序的，對應List的元素索引從小到大，即索引值越大，這條資料的建立時間越晚，與資料庫裡的順序是對應的。 （預設排序，即ORDER BY CREATE_TIME ASC）
2、Tools
2.1 資料傳輸：是把一個數據庫的裡面的資料複製到另一個數據庫裡面去 2.2 資料同步：是讓兩個資料庫的資料保持同步的 2.3 結構同步：是保持兩個資料庫的資料結構一致的
2.4複製當前的記錄為 insert 語句
2.5監控功能
程序引數說明
連線：表示當前程序連線的名稱，就是你在Navicat新建連線的名稱
ID ：表示此此程序的標識號碼
User：表示當前登入的使用者名稱（eg：root，scott）
Host：表示登入使用者的IP地址和埠號
DB ：表示當前程序連線到的資料庫名稱
Command：表示當前程序執行的操作，圖中程序處於sleep狀態
Time：指的是當前程序執行Command所示操作的時長，圖中第2條執行緒休眠了17秒
State：連線執行緒的狀態資訊
Info ：連線執行緒的其他資訊
用explain語句去檢視分析結果：EXPLAIN關鍵字一般放在SELECT查詢語句的前面，用於描述MySQL如何執行查詢操作、以及MySQL成功返回結果集需要執行的行數。
explain 可以幫助我們分析 select 語句,讓我們知道查詢效率低下的原因,從而改進我們查詢,讓查詢優化器能夠更好的工作。
語法如下：
EXPLAIN tbl_name 或 EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options
前者可以得出一個表的欄位結構等等，後者主要是給出相關的一些索引資訊。
3.1 看 sql 語句執行時間，通常情況下，一條 sql 語句執行時間應該控制在 0.01 秒內，如果大於這個時間，那麼說明此 sql 語句，或者此表的表結構需要優化，如下圖所示
3.2.看 sql 的執行計劃，就是此 sql 在執行過程中，有沒有用到索引 等等
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE id =1126;
各個屬性的含義
|
屬性 |
含義 | |
|---|---|---|
|
id |
select查詢的序列號 |
id列數字越大越先執行，如果說數字一樣大，那麼就從上往下依次執行，id列為null的就表是這是一個結果集，不需要使用它來進行查詢 |
|
select_type |
select查詢的型別，主要是區別普通查詢和聯合查詢、子查詢之類的複雜查詢。 |
select_type列常見的有： A：simple：表示不需要union操作或者不包含子查詢的簡單select查詢。有連線查詢時，外層的查詢為simple，且只有一個 B：primary：一個需要union操作或者含有子查詢的select，位於最外層的單位查詢的select_type即為primary。且只有一個 C：union：union連線的兩個select查詢，第一個查詢是dervied派生表，除了第一個表外，第二個以後的表select_type都是union D：dependent union：與union一樣，出現在union 或union all語句中，但是這個查詢要受到外部查詢的影響 E：union result：包含union的結果集，在union和union all語句中,因為它不需要參與查詢，所以id欄位為null F：subquery：除了from字句中包含的子查詢外，其他地方出現的子查詢都可能是subquery G：dependent subquery：與dependent union類似，表示這個subquery的查詢要受到外部表查詢的影響 H：derived：from字句中出現的子查詢，也叫做派生表，其他資料庫中可能叫做內聯檢視或巢狀select |
|
table |
輸出的行所引用的表 |
顯示的查詢表名，如果查詢使用了別名，那麼這裡顯示的是別名，如果不涉及對資料表的操作，那麼這顯示為null，如果顯示為尖括號括起來的<derived N>就表示這個是臨時表，後邊的N就是執行計劃中的id，表示結果來自於這個查詢產生。如果是尖括號括起來的<union M,N>，與<derived N>類似，也是一個臨時表，表示這個結果來自於union查詢的id為M,N的結果集。 |
|
type |
聯合查詢所使用的型別. type顯示的是訪問型別，是較為重要的一個指標，結果值從好到壞依次是： system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL 一般來說，得保證查詢至少達到range級別，最好能達到ref |
依次從好到差：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一個索引 A：system：表中只有一行資料或者是空表，且只能用於myisam和memory表。如果是Innodb引擎表，type列在這個情況通常都是all或者index B：const：使用唯一索引或者主鍵，返回記錄一定是1行記錄的等值where條件時，通常type是const。其他資料庫也叫做唯一索引掃描 C：eq_ref：出現在要連線過個表的查詢計劃中，驅動表只返回一行資料，且這行資料是第二個表的主鍵或者唯一索引，且必須為not null，唯一索引和主鍵是多列時，只有所有的列都用作比較時才會出現eq_ref D：ref：不像eq_ref那樣要求連線順序，也沒有主鍵和唯一索引的要求，只要使用相等條件檢索時就可能出現，常見與輔助索引的等值查詢。或者多列主鍵、唯一索引中，使用第一個列之外的列作為等值查詢也會出現，總之，返回資料不唯一的等值查詢就可能出現。 E：fulltext：全文索引檢索，要注意，全文索引的優先順序很高，若全文索引和普通索引同時存在時，mysql不管代價，優先選擇使用全文索引 F：ref_or_null：與ref方法類似，只是增加了null值的比較。實際用的不多。 G：unique_subquery：用於where中的in形式子查詢，子查詢返回不重複值唯一值 H：index_subquery：用於in形式子查詢使用到了輔助索引或者in常數列表，子查詢可能返回重複值，可以使用索引將子查詢去重。 I：range：索引範圍掃描，常見於使用>,<,is null,between ,in ,like等運算子的查詢中。 J：index_merge：表示查詢使用了兩個以上的索引，最後取交集或者並集，常見and ，or的條件使用了不同的索引，官方排序這個在ref_or_null之後，但是實際上由於要讀取所個索引，效能可能大部分時間都不如range K：index：索引全表掃描，把索引從頭到尾掃一遍，常見於使用索引列就可以處理不需要讀取資料檔案的查詢、可以使用索引排序或者分組的查詢。 L：all：這個就是全表掃描資料檔案，然後再在server層進行過濾返回符合要求的記錄。 |
|
possible_keys |
指出MySQL能使用哪個索引在該表中找到行。如果是空的，沒有相關的索引。這時要提高效能，可通過檢驗WHERE子句，看是否引用某些欄位，或者檢查欄位不是適合索引。 |
查詢可能使用到的索引都會在這裡列出來 |
|
key |
顯示MySQL實際決定使用的鍵。如果沒有索引被選擇，鍵是NULL |
查詢真正使用到的索引，select_type為index_merge時，這裡可能出現兩個以上的索引，其他的select_type這裡只會出現一個。 |
|
key_len |
顯示MySQL決定使用的鍵長度。如果鍵是NULL，長度就是NULL。文件提示特別注意這個值可以得出一個多重主鍵裡mysql實際使用了哪一部分 |
用於處理查詢的索引長度，如果是單列索引，那就整個索引長度算進去，如果是多列索引，那麼查詢不一定都能使用到所有的列，具體使用到了多少個列的索引，這裡就會計算進去，沒有使用到的列，這裡不會計算進去。留意下這個列的值，算一下你的多列索引總長度就知道有沒有使用到所有的列了。要注意，mysql的ICP特性使用到的索引不會計入其中。另外，key_len只計算where條件用到的索引長度，而排序和分組就算用到了索引，也不會計算到key_len中。 |
|
ref |
顯示哪個欄位或常數與key一起被使用 |
如果是使用的常數等值查詢，這裡會顯示const，如果是連線查詢，被驅動表的執行計劃這裡會顯示驅動表的關聯欄位，如果是條件使用了表示式或者函式，或者條件列發生了內部隱式轉換，這裡可能顯示為func |
|
rows |
這個數表示mysql要遍歷多少資料才能找到，在innodb上是不準確的 |
這裡是執行計劃中估算的掃描行數，不是精確值 |
|
Extra |
如果是Only index，這意味著資訊只用索引樹中的資訊檢索出的，這比掃描整個表要快. 如果是where used，就是使用上了where限制。 如果是impossible where 表示用不著where，一般就是沒查出來啥。 如果此資訊顯示Using filesort或者Using temporary的話會很吃力，WHERE和ORDER BY的索引經常無法兼顧，如果按照WHERE來確定索引，那麼在ORDER BY時，就必然會引起Using filesort，這就要看是先過濾再排序划算，還是先排序再過濾划算。 |
這個列可以顯示的資訊非常多，有幾十種，常用的有 A：distinct：在select部分使用了distinc關鍵字 B：no tables used：不帶from字句的查詢或者From dual查詢 C：使用not in()形式子查詢或not exists運算子的連線查詢，這種叫做反連線。即，一般連線查詢是先查詢內表，再查詢外表，反連線就是先查詢外表，再查詢內表。 D：using filesort：排序時無法使用到索引時，就會出現這個。常見於order by和group by語句中 E：using index：查詢時不需要回表查詢，直接通過索引就可以獲取查詢的資料。 F：using join buffer（block nested loop），using join buffer（batched key accss）：5.6.x之後的版本優化關聯查詢的BNL，BKA特性。主要是減少內表的迴圈數量以及比較順序地掃描查詢。 G：using sort_union，using_union，using intersect，using sort_intersection： using intersect：表示使用and的各個索引的條件時，該資訊表示是從處理結果獲取交集 using union：表示使用or連線各個使用索引的條件時，該資訊表示從處理結果獲取並集 using sort_union和using sort_intersection：與前面兩個對應的類似，只是他們是出現在用and和or查詢資訊量大時，先查詢主鍵，然後進行排序合併後，才能讀取記錄並返回。 H：using temporary：表示使用了臨時表儲存中間結果。臨時表可以是記憶體臨時表和磁碟臨時表，執行計劃中看不出來，需要檢視status變數，used_tmp_table，used_tmp_disk_table才能看出來。 I：using where：表示儲存引擎返回的記錄並不是所有的都滿足查詢條件，需要在server層進行過濾。查詢條件中分為限制條件和檢查條件，5.6之前，儲存引擎只能根據限制條件掃描資料並返回，然後server層根據檢查條件進行過濾再返回真正符合查詢的資料。5.6.x之後支援ICP特性，可以把檢查條件也下推到儲存引擎層，不符合檢查條件和限制條件的資料，直接不讀取，這樣就大大減少了儲存引擎掃描的記錄數量。extra列顯示using index condition J：firstmatch(tb_name)：5.6.x開始引入的優化子查詢的新特性之一，常見於where字句含有in()型別的子查詢。如果內表的資料量比較大，就可能出現這個 K：loosescan(m..n)：5.6.x之後引入的優化子查詢的新特性之一，在in()型別的子查詢中，子查詢返回的可能有重複記錄時，就可能出現這個 除了這些之外，還有很多查詢資料字典庫，執行計劃過程中就發現不可能存在結果的一些提示資訊 |
|
filtered |
使用explain extended時會出現這個列，5.7之後的版本預設就有這個欄位，不需要使用explain extended了。這個欄位表示儲存引擎返回的資料在server層過濾後，剩下多少滿足查詢的記錄數量的比例，注意是百分比，不是具體記錄數。 |
type=const表示通過索引一次就找到了；type=all,表示為全表掃描；
key=primary的話，表示使用了主鍵；key=null表示沒用到索引。type=ref,因為這時認為是多個匹配行，在聯合查詢中，一般為REF。
3.3 看 sql 的概況，看此sql 執行過程中，各個過程的耗時比例
profile 英[ˈprəʊfaɪl] 美[ˈproʊfaɪl] n. 側面，半面; 外形，輪廓; [航] 翼型; 人物簡介; Profiles將stereotypes(版型)、tagged values(標記值)和constraints(約束)應用於具體的模型元素比如類、屬性、操作和活動。一個Profile物件就是一系列為特定領域(比如，航空航天、保健、金融)或平臺(J2EE、.NET)自定義的UML集合。 profile 作用 幫助你分析並發現程式執行的瓶頸，找到耗時所在，同時也能幫助你發現不會被執行的程式碼。從而最終實現程式的優化。
show warnings:顯示上一個語句的錯誤、警告以及注意。
11.CASE WHEN THEN (同java種的switch有點相似)
推薦：如何查詢MySQL中查詢慢的SQL語句 推薦：MySQL查詢優化之explain的深入解析 在分析查詢效能時，考慮EXPLAIN關鍵字同樣很管用。EXPLAIN關鍵字一般放在SELECT查詢語句的前面，用於描述MySQL如何執行查詢操作、以及MySQL成功返回結果集需要執行的行數。explain 可以幫助我們分析 select 語句,讓我們知道查詢效率低下的原因,從而改進我們查詢,讓查詢優化器能夠更好的工作。 一、MySQL 查詢優化器是如何工作的 MySQL 查詢優化器有幾個目標,但是其中最主要的目標是儘可能地使用索引,並且使用最嚴格的索引來消除儘可能多的資料行。最終目標是提交 SELECT 語句查詢資料行,而不是排除資料行。優化器試圖排除資料行的原因在於它排除資料行的速度越快,那麼找到與條件匹配的資料行也就越快。如果能夠首先進行最嚴格的測試,查詢就可以執行地更快。