mysql 性能查询优化

1 时光到底花在哪了？
  mysql在履行查询的时候须要履行一系列的子义务，这些子义务包括了全部查询周期最主要的阶段，这其中包括了大批为了
  检索数据列到存储引擎的调用和调用后的数据处置，包括排序、分组等。在完成这些义务的时候，查询须要在不同的处所
  消费时光，包括网络、cpu盘算、生成统计信息和履行筹划、锁期待等。特别是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用须要在内存操作、
  cpu操作和内存不足时致使的IO操作上消费时光，极可能还会由于存储引擎的不同，发生大批的高低文切换和体系调用。
  
  在每一个消费大批时光的查询案例中，我们都能看到一些没必要要的额外操作、某些操作被额外的反复了很屡次，
  某些操作履行的太慢等。优化查询的目标就是减少和清除这些操作所消费的时光。
  
  查询新能低下的最基本缘由是拜访的数据太多。对低效的查询，我们可以通过下面两个步骤来剖析总是很有效。
  1 确认应用程序是不是在检索大批超过须要的数据。这通常意味着拜访了太多的行，但是有时候也多是拜访了太多的咧。
  2 确认mysql服务器是不是在剖析大批超过须要的数据行。
  
  最多见的毛病是，先应用select语句查询大批的成果，然后获得前面的n行后关闭成果集，他们以为mysql
  会履行查询，并只返回给他们10条记载然后停滞查询。实际情形是mysql会查询出全体的成果集，客户端也会接收全体的成果集，
  然后摈弃其中的大部份数据。这类思想给mysql服务器带来了额外的累赘，并增长网络开消，另外也会消费应用服务器的cpu和内存资源。
  最简略有效的解决方法是在这样的查询后面加上limit.
  
2 重构查询的方法
  1 一个庞杂查询还是多个简略查询
    将大查询分为更小的查询
  2 切分查询 
    一次性删除100万数据，将会锁住很多数据、沾满全部事务日志、耗尽体系资源、阻塞很多小但是很主要的查询。
   可以将这部份查询分割成很多小的操作，并且不在 	
  3 分解关联查询
    很多join的结合查询固然没有分部履行的小查询速度更快。这里有太多的缘由，从客户端程序到mysql服务器。

3 查询履行的基本
  当愿望mysql能够以更高的性状运行查询时，最好的方法就是弄清晰mysql是如何优化和履行查询的。一旦懂得了这一点，很多查询
  优化工作实际上就是遵守一些原则让优化器能够依照料想的公道的方法运行。
  
4 查询缓存
  在解析一个查询时，如果查询缓存是打开的，mysql会优先检讨是不是命中查询缓存中的数据。
  如果命中缓存，查询不会被解析，不用生成履行筹划，不会被履行。
  
5 查询优化处置
  查询的性命周期的下一步是将一个sql转换成一个履行筹划，mysql再依照这个履行筹划和存储引擎交互。这个阶段包括解析sql/
  预处置、优化sql履行筹划。
  
  mysql 应用基于本钱的优化器，她将尝试预测一个查询应用某种履行筹划时的本钱，并选择其中本钱最小的一个。
  例子：select sql_no_cache count(*) from table;
  
6 mysql 能够处置的优化类型
  1 重新定义关联表的次序
    数据表的关联其实不总是依照在查询中指定的次序进行。决议关联的次序是优化器很主要的一部份功效。
  2 将外衔接转化为内衔接
    其实不是所有的outer join 语句都必需之外衔接的方法履行。很多因素例如where条件、库表构造都可能让外衔接等价于一个内衔接。
	mysql能够辨认并重写查询。
  3 应用等价变换规矩
    mysql可以应用一些等价变换来简化并规范表达式。他可以合并和减少一些比拟，还可以移除一些恒成立和恒不成立的断定。
  4 优化count() min() max()
    索引和列是不是为空通常可以赞助mysql优化这类表达式。例如，要找到某一列的最小值，只须要查询
	对应B-tree索引最左真个记载，MySQL可以直接获得索引的第一条记载。在优化器生成履行筹划的时候
	便可以够应用这一点，在B-Tree索引中，优化器将会把这个表达式作为一个常数看待。相似的，如果要查找一个最大值，
	也只需读取B-Tree索引的最后一条记载。如果MySQL应用了这类类型的优化，那末在explain中便可以够看到
	"select tables optimized away". 从字面意思可以看出，他表现优化器已从履行筹划中移除该表，并
	以一个常数取而代之。

  5 预估并转化为常数表达式
    MySQL检测到一个表达式可以转化为常数的时候，就会一直把该表达式作为常数进行优化处置。
	在优化阶段，有时候乃至能把一个查询也能够转化为一个常数。一个例子是在索引列上履行
	min函数。乃至主键或唯一键查找语句也能够转换为常数。如果where子句中应用了该类索引的常数条件，
	MySQL可以在查询开端阶段就先查找到这些值，这样优化器便可以够知道并转换为常数表达式。
	
  6 索引笼罩扫描
    当索引当中的列包括所有查询中须要应用的列的时候，MySQL便可以够应用索引返回须要的数据，而无需
	查询对应的数据行。
	
  7 子查询优化
  8 提早终止查询
    典范应用是limit,其他事条件不满足或毛病。
  9 等值流传
    例如
	select film.film_id from film
	    inner join film_acter using(film_id)
		where film.film_id >500;
	mysql 在这里应用film_id 进行等值关联，mysql知道where子句中film_id不但实用于film 而且实用于film_acter;
	
  10 in()列表比拟
    在mysql中，mysql会先排序in列表中的数据，然后应用二分查找来断定列表中的数据是不是符合请求，庞杂度在O(logn)
	所以in列表中有大批取值的时候，mysql处置的速度将会更快。mysql在在这一点不同于其他数据库，其他数据库是应用OR
	关联in列表当中的取值。
	
	优化器所做的工作远远不止上面这些，优化器还会做大批的其他工作，智能化和庞杂性远远难以想象。
	千万不要自以为自己比优化器要更聪慧，这一点必定要记住。

7 mysql如何履行关联查询	
  mysql对关联的懂得不局限于表与表之间，每一个查询、每一个片断、乃至是单表的select操作都可能被mysql看作关联。
  所以懂得mysql如何履行关联查询相当主要。
	
  mysql优化器会不是依据关联的次序来断定最优履行筹划而是依据须要读取的数据页来预估最优的履行筹划。
  关联查询都会生成查询筹划树，MySQL不会生成平衡查询筹划树，而是生成嵌套查询筹划树，MySQL的筹划树通常是
  左边深度优先的树，MySQL会遍历每张表然后逐一做嵌套重复盘算每棵可能的筹划树，采取嵌套和回溯操作
  不过如果有超过n个表的关联，那末须要检讨n的阶层种关联次序。假设有10张表关联，那末共有3628800种
  不同的关联次序，所以必需掌握表的关联范围。
  我们可以查看last_query_cost来检讨关联本钱。
  
8 排序优化
  不管如何排序都是一个本钱很高的操作，所以从性状角度斟酌，应尽量避免排序或尽量避免对大批数据进行
  排序。


1 时光到底花在哪了？
  mysql在履行查询的时候须要履行一系列的子义务，这些子义务包括了全