今天小楊給大家分享一篇關於資料庫查詢優化，資料庫的操作越來越成為整個應用的效能瓶頸了，這點對於Web應用尤其明顯。關於資料庫的效能，這並不只是DBA才需要擔心的事，而這更是我們程式設計師需要去關注的事情。無論是小白還是職場的老手，都是必須掌握的一個手段。如果你對此瞭解不多,這塊內容還是好好看看！
第一步：找到那些查詢速度慢的語句

開啟慢日誌查詢：這個主要是幫我們收集時間較長的SQL語句，需要在配置檔案my.cnf裡面設定查詢的時間(long_query_time)，以及儲存的路徑（slow_query_log_file），並對其開啟（slow_query_log）。對上面引數配置完成後，執行語句，檢視是否開啟，下圖為開啟的結果：<br>

show variables like 'slow_query%';

第二步：對找到的sql進行分析
1、 使用mysql的explain分析語句的狀態：

如上圖，explain出來的資訊有十多列，通過key列的值，我們可以看到使用到的索引，如果沒觸發到索引的話，可以檢視上篇文章，儘可能的觸發索引。

2、 如果開啟了show profile，該功能預設是關閉的，使用前需開啟。

show variables like 'profiling';　

SHOW PROFILES

可以通過上面的語句 Duration 列觀看耗時

show profile cpu,block io for query id;/*id為show profiles列表中的Query_ID*/　

也可以通過上面的語句，檢視該語句更為具體的引數進行判斷

第三步：找到問題的後對其進行效能的優化
1. 開啟MySQL的查詢快取

這個可以有效的提高查詢效能，當相同的查詢被執行多次的時候，這些查詢的結果會被放到快取中，後續的查詢直接返回快取的結果。但是也有一些查詢姿勢會導致快取無效，首先，想要查詢快取需要查詢語句一樣，另外條件查詢中不能使用一些易變的函式，如NOW()，CURDATE()等

2. 為查詢的欄位建立索引

對經常查詢的欄位建立索引，當資料量大的時候，通過建立索引可以有效的幫我們提高查詢的效率，但是也不是建太多的索引，不僅佔磁碟，當我們插入和跟新的時候也需要去維護，影響效率

3. 儘量避免使用 `select *` 以及當查詢一條資料的時候 用 `limit 1`

從資料庫讀取太多資料的時候，會影響到速度以及網路傳輸的負載，所以儘量使用具體欄位代替，覆蓋索引。當我們知道只想要一條資料的時候，當使用 `limit 1`時，資料庫引擎會在找到符合資料後停止往下搜尋，從而提高效率

4. 欄位設計的時候最好使用 `NOT NULL`

首先NULL本身是需要佔據儲存空間的，另外一方面，當索引欄位可以為NULL的時候，索引的效率會下降，除非你有特定的需要使用到NULL，不然還是儘可能的使用到 NOT NULL

5. 選擇正確的存在引擎 MyISAM 和 InnoDB

MyISAM 適合於一些需要大量查詢的應用，但其對於有大量寫操作並不是很好。甚至你只是需要update一個欄位，整個表都會被鎖起來，而別的程序，就算是讀程序都無法操作直到讀操作完成。InnoDB 的趨勢會是一個非常複雜的儲存引擎，對於一些小的應用，它會比 MyISAM 還慢。他是它支援“行鎖” ，於是在寫操作比較多的時候，會更優秀。並且，他還支援更多的高階應用，比如：事務。

6. 對錶進行水平拆分或者垂直拆分

- 水平拆分：當一張表的資料量大的時候（如登入表，使用者表）隨著時間的累加，資料量不斷累加，這個時候我們可以將表拆分成多張表，對使用者的名字或者id進行取模，從而分散存入到不同的表中，減少單表的壓力
- 垂直拆分：當表的欄位過多的時候，表佔用空間很大，檢索表的時候需要執行大量的IO，嚴重降低了效能，這個時候可以考慮將一些欄位拆分到多張表中，可以考慮下三大正規化。這樣可以降低表的複雜度和欄位的數目，從而達到優化的目的。

7. 避免索引的失效

日常中，我們建立了索引了，但是姿勢不對也可能讓我們全表掃描，總結一些日常的坑

- like 以%開頭，索引無效；當like字首沒有%，字尾有%時，索引有效。
- where 等式的時候使用了進行函式、算術運算或其他表示式運算
- whre子句中使用!=或<>操作符、null值判斷、使用 or 來連線條件，索引失效少用
- 使用聯合索引沒有遵守最左原則的時候，索引也無效

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