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为了优化查询，应该尽量避免全表扫描，首先考虑对where和order by涉及到的列创建索引。
应尽量避免对where子句中的字段进行空值判断。 NULL是创建表时的默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用特殊的值，如0、-1作为默认值。
您应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或运算符。 MySQL 仅对以下运算符使用索引：=、IN，有时还有 LIKE。
尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则引擎会放弃使用索引而执行全表扫描。 您可以使用 UNION 合并查询： id from t where num=10 union all id from t where num=20
in和not in也应该谨慎使用，否则会导致全表扫描。 对于连续值，如果可以使用就不要使用in：id from t where num 1 and 3
下面的查询也会导致全表扫描： id from t where name like '%abc%' 或者 id from t where name like '%abc' 为了提高效率，可以考虑全文检索。索引只是用于 t 中的 id，其中名称如“abc%”
如果where子句中使用了参数，也会导致全表扫描。
应尽可能避免对where子句中的字段进行表达式操作，并尽可能避免对where子句中的字段进行函数操作。
很多时候，替换 in: num from a where num in( num from b) 是一个不错的选择。 替换为以下语句： num from a where ( 1 from b where num=a.num)
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虽然索引可以提高相应的效率，但同时也降低了效率，因为索引可能时不时地被重建，所以如何构建索引需要仔细考虑，根据具体情况而定。 一个表上的索引最好不要超过6个。 如果太多，就应该考虑是否有必要对一些不常用的列建立索引。
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应尽可能避免更新索引数据列，因为索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序。 一旦列值发生变化，整个表记录的顺序就会调整，这会消耗相当大的资源。 如果应用系统需要频繁更新索引数据列，那么就需要考虑是否应该将索引建为索引。
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尝试使用数字字段。 如果字段只包含数字信息，尽量不要将其设计为字符字段。 这会降低查询和连接的性能，并增加存储开销。
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尽量用/代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。 其次，对于查询来说，在相对较小的领域内搜索效率明显更高。
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最好不要使用“”返回全部：从 t 中，将“*”替换为特定字段列表，并且不返回任何未使用的字段。
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尽量避免向客户端返回大量数据。 如果数据量太大，就应该考虑相应的要求是否合理。
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使用表别名（Alias）：在SQL语句中连接多个表时，请使用表别名并为每个别名添加前缀。 通过这种方式，您可以减少解析时间并减少由歧义引起的错误。 语法错误。
17 号
使用“临时表”暂存中间结果
简化SQL语句的一个重要方法是使用临时表来临时存储中间结果。 然而，临时表的好处远不止这些。 如果将临时结果临时存储在临时表中，则后续查询将是正确的。 这样可以避免程序中的多次扫描。 主表还大大减少了程序执行过程中的“共享锁”阻塞和“更新锁”，减少阻塞，提高并发性能。
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应该添加一些SQL查询语句。 读和写会互相阻塞。 为了提高并发性能，可以增加一些查询，使得读的时候也允许写。 但缺点是可能会读取到未提交的脏数据。 使用原则有3条。 用于“插入、删除、修改”的查询结果无法添加！ 所查询的表是经常发生分页的表，请谨慎使用！ 临时表还可以用来保存“数据预示”，并提供与撤消表空间类似的功能。 如果可以使用临时表来提高并发性能，请不要使用它们。
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常见的简化规则如下： 不要超过5个表连接（JOIN），并考虑使用临时表或表变量来存储中间结果。 少用子查询，并且不要嵌套视图太深。 一般嵌套视图不超过2个为宜。
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预先计算出需要查询的结果放入表中，然后再次查询。 这是SQL7.0之前最重要的方法。 例如医院住院费用计算。
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OR子句可以分解为多个查询，多个查询可以通过UNION连接起来。 它们的速度只与是否使用索引有关。 如果查询需要使用联合索引，那么使用UNION all效率更高。 多个OR语句不使用索引，以UNION的形式重写并尝试匹配索引。 一个关键问题是是否使用索引。
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IN后的值列表中，将最常出现的值放在前面，最不常见的值放在最后，以减少判断次数。
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尽量将数据处理工作放在服务器上，以减少网络开销，例如使用存储过程。 存储过程是经过编译、优化、组织成执行计划并存储在数据库中的 SQL 语句。 它们是控制流语言的集合，当然速度很快。 重复执行的动态SQL可以使用临时存储过程（临时表）。
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当服务器内存足够的情况下，配置线程数=最大连接数+5，这样可以最大化效率； 否则，使用配置的线程数=“，不要使用”>”。
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索引使用规范：索引的创建要结合应用来考虑。 建议大型OLTP表的索引不要超过6个； 尽可能使用索引字段作为查询条件，尤其是聚集索引。 如果需要，可以使用index强制指定索引。 ;查询大表时避免表扫描，必要时考虑创建新索引； 使用索引字段作为条件时，如果索引是联合索引，那么必须使用索引中的第一个字段作为条件，以保证系统使用该索引，否则不会使用该索引； 注意索引的维护，定期重建索引，重新编译存储过程。
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下面的SQL条件语句中的列虽然索引正确，但是执行速度很慢：
SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)=’5378’ (13秒)
SELECT * FROM record WHERE amount/30< 1000 （11秒）
SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)=’19991201’ （10秒）
分析：
SQL运行时，WHERE子句中对列的任何操作的结果都是逐列计算的，因此必须进行表搜索，而不使用列上的索引； 如果这些结果在查询编译时可用，那么它可以由 SQL 优化器进行优化，使用索引并避免表搜索，因此重写 SQL 如下：
SELECT * FROM record WHERE card_no like ‘5378%’ （< 1秒）
SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30 （< 1秒）
SELECT * FROM record WHERE date= ‘1999/12/01’ （< 1秒）
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当有批量插入或更新时，使用批量插入或批量更新，而不是一条一条更新记录！
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所有存储过程中，如果能用SQL语句，我绝对不会用循环来实现！
（例如：要列出上个月的每一天，我会使用 by 递归查询，并且永远不会使用从上个月的第一天到最后一天的循环）
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选择最有效的表名顺序（仅在基于规则的优化器中有效）：
解析器按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名。 FROM 子句中最后写入的表（基表表）将首先被处理。 当FROM子句Next中包含多个表时，必须选择记录数最少的表作为基表。 如果查询连接的表超过3个，则需要选择一个交叉表（表）作为基表。 交叉表是指被其他表引用的表。
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为了提高GROUP BY语句的效率，可以在GROUP BY之前过滤掉不需要的记录。 以下两个查询返回相同的结果，但第二个查询显然要快得多。
效率低下：
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP BY JOB
HAVING JOB =’PRESIDENT’
OR JOB =’MANAGER’
高效的：
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB =’PRESIDENT’
OR JOB =’MANAGER’
GROUP BY JOB
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sql语句是大写的，因为sql语句总是先解析，在执行之前将小写字母转换为大写字母。
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别名的使用，别名是大型数据库的一种应用技术，即在查询中为表名和列名加上一个字母的别名，查询速度比建连接表快1.5倍。
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为了避免死锁，请始终在存储过程和触发器中以相同的顺序访问同一个表； 事务应尽可能缩短，并且事务所涉及的数据量应尽可能减少； 从不等待用户输入。
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除非必要，否则避免使用临时表。 相反，使用表变量； 大多数时候（99%），表变量驻留在内存中，因此比临时表更快。 表驻留在数据库中，因此对临时表的操作需要跨数据库通信，这自然很慢。
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最好不要使用触发器。 触发触发器并执行触发事件本身就是一个消耗资源的过程； 如果可以使用约束来实现，尽量不要使用触发器； 不要对不同的触发事件使用相同的触发事件（、）。 触发器； 不要在触发器中使用事务代码。
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索引创建规则：
表的主键和外键必须有索引；
数据量超过300条的表应该有索引；
经常与其他表连接的表应该在连接字段上创建索引；
对于Where子句中频繁出现的字段，尤其是大表中的字段，应该建立索引；
索引应建立在高度选择性的领域；
索引应该建立在小字段上。 不要在大文本字段甚至非常长的字段上建立索引；
建立复合索引需要仔细分析，尽量考虑用单字段索引替代；
正确选择组合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
复合索引的几个字段是否经常以AND方式同时出现在Where子句中？ 单字段查询很少或没有吗？ 如果是，则可以建立综合指数； 否则，可以考虑单字段索引；
如果复合索引包含的字段经常单独出现在Where子句中，则会被分解为多个单字段索引；
如果复合索引包含的字段超过3个，请仔细考虑必要性，考虑减少复合字段的数量；
如果这些字段同时存在单字段索引和复合索引，一般可以删除复合索引；
对于数据操作频繁的表，不要创建过多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划产生负面影响；
在表上创建的每个索引都会增加存储开销，并且索引还会增加插入、删除和更新操作的处理开销。 另外，当有单字段索引时，过多的复合索引一般是没有价值的； 相反，它们还会降低数据添加和删除时的性能，特别是对于频繁更新的表，负面影响更大。
尽量不要对数据库中包含大量重复值的字段建立索引。
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mysql查询优化总结：使用慢查询日志来查找慢查询，使用执行计划来确定查询是否正常运行，并始终测试您的查询以查看它们是否以最佳状态运行。性能总是会随着时间而变化，避免使用 count( *) 在整个表上，可能会锁定整个表，使查询一致，以便后续类似的查询可以使用查询缓存
，在适当的时候使用GROUP BY代替，在WHERE、GROUP BY和ORDER BY子句中使用索引列，保持索引简单，不要在多个索引中包含同一列，有时MySQL会使用错误的索引，这种情况使用USE INDEX，检查使用=的问题，对于少于5条记录的索引字段，UNION不使用OR时使用LIMIT。
为了避免在更新之前使用ON KEY或者，不要使用来实现，不要使用MAX，使用索引字段和ORDER BY子句，LIMIT M, N在某些情况下实际上会减慢查询速度，请谨慎使用，在使用UNION在 WHERE 子句中而不是在子查询中。 重新启动 MySQL 后，请记住预热数据库，以确保数据在内存中并且查询速度很快。 考虑持久连接而不是多个连接以减少开销。 基准查询包括使用服务器上的负载。 有时，一个简单的查询可能会影响其他查询。 当服务器上的负载增加时，使用 SHOW 查看缓慢且有问题的查询。 对开发环境中生成的镜像数据进行全部测试。 可疑的询问。
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MySQL备份流程：
从辅助复制服务器获取备份。 进行备份时停止复制，以避免数据依赖性和外键约束不一致。 完全停止 MySQL 并从数据库文件中进行备份。
如果您使用 MySQL dump 进行备份，请同时备份二进制日志文件 – 以确保复制不会中断。 不要相信 LVM 快照，它们可能会造成数据不一致，从而在将来给您带来麻烦。 为了使单表恢复更容易，请以表为单位导出数据 - 如果数据与其他表隔离。
使用时请加上--opt。 备份前检查并优化表。 为了加快导入速度，导入期间暂时禁用外键约束。
为了加快导入速度，导入期间暂时禁用唯一性检查。 每次备份后计算数据库、表和索引的大小，以更好地监控数据大小的增长。
通过自动调度脚本监控复制实例的错误和延迟。 执行定期备份。
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查询缓存不会自动处理空格。 因此，在编写SQL语句时，应尽量减少空格的使用，尤其是SQL开头和结尾的空格（因为查询缓存不会自动拦截开头和结尾的空格）。
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以mid为标准分表查询方便吗？ 一般业务需求中，基本都会用到查询依据。 一般情况下应该是通过做hash取模来分表的。 如果分表的话，mysql的功能就是干这个的，而且对代码是透明的；
从代码层面实现似乎不太合理。
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我们应该为数据库中的每个表设置一个ID作为主键，最好是INT类型（推荐），并设置自增标志。
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在所有存储过程和触发器的开头设置 SET ON，并在结尾设置 SET OFF。
存储过程和触发器的每条语句执行完毕后无需向客户端发送消息。
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MySQL查询可以启用高速查询缓存。 这是提高数据库性能的有效Mysql优化方法之一。 当多次执行同一个查询时，从缓存中拉取数据并直接从数据库返回要快得多。
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查询用于跟踪观看效果
使用关键字可以让您了解 MySQL 如何处理您的 SQL 语句。 这可以帮助您分析查询语句或表结构的性能瓶颈。 查询结果还会告诉你你的索引主键是如何使用的，你的数据表是如何搜索和排序的......等等。
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当您只需要一行数据时，请使用 LIMIT 1
有时当你查询一张表时，你已经知道结果只会是一个结果，但是因为你可能需要获取游标，或者你可能想检查返回的记录数。 在这种情况下，添加 LIMIT 1 可以提高性能。 这样，MySQL数据库引擎在找到一条数据后就会停止搜索，而不是继续搜索下一条与该记录匹配的数据。
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为表选择合适的存储引擎：
：应用以读和插入操作为主，只有少量的更新和删除，对事务完整性和并发性的要求不是很高。
：并发条件下要求的事务处理、数据一致性。 除了插入和查询之外，还包括很多更新和删除。 （有效减少删除和更新引起的锁定）。 对于支持事务的表，影响速度的主要原因是默认设置开启，程序没有显式调用BEGIN启动事务，导致每次插入都自动提交，严重影响速度。 您可以在执行 SQL 之前调用 begin。 多个SQL形成一个事务（即使是开启的），这样会大大提高性能。
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优化表的数据类型，选择合适的数据类型：
原则：越小越好，简单越好，所有字段必须有默认值，并尽量避免null。
例如：在设计数据库表时，尽可能使用较小的整数类型，以占用较少的磁盘空间（比int更合适）。
例如时间字段：and占用8个字节，而while占用4个字节，只使用了一半，表示的范围是1970-2037，适合更新时间
MySQL可以很好地支持大量数据的访问，但一般来说，数据库中的表越小，对其执行查询的速度就越快。
因此，在创建表时，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设置得尽可能小。 例如，
在定义邮政编码字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然会给数据库增加不必要的空间。
即使使用这种类型也是多余的，因为 CHAR(6) 可以很好地完成这项工作。 同样，如果可以的话，
我们应该使用 BIGIN 而不是定义整数字段。
应尽量将该字段设置为NOT NULL，这样数据库以后执行查询时就不需要比较NULL值了。
对于一些文本字段，例如“省份”或“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。 因为在MySQL中，ENUM类型被视为数值数据，
数字数据的处理速度比文本数据快得多。 这样，我们就可以提高数据库的性能。
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字符串数据类型：char、文本选择区别
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对列的任何操作都会导致表扫描，其中包括数据库函数、计算表达式等，查询时应尽量将操作移至等号右侧。
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