索引優(yōu)化，查詢優(yōu)化，查詢緩存，服務器設置優(yōu)化，操作系統(tǒng)和硬件優(yōu)化，應用層面優(yōu)化（web服務器，緩存）等等。這里的記錄的優(yōu)化技巧更適用于開發(fā)人員，都是從網絡上收集和自己整理的，主要是查詢語句上面的優(yōu)化，其它層面的優(yōu)化技巧在此不做記錄。

查詢的開銷指標：

執(zhí)行時間

檢查的行數

返回的行數

建立索引的幾個準則：

(1)、合理的建立索引能夠加速數據讀取效率，不合理的建立索引反而會拖慢數據庫的響應速度。

(2)、索引越多，更新數據的速度越慢。

(3)、盡量在采用MyIsam作為引擎的時候使用索引（因為MySQL以BTree存儲索引），而不是InnoDB。但MyISAM不支持

Transcation。

(4)、當你的程序和數據庫結構/SQL語句已經優(yōu)化到無法優(yōu)化的程度，而程序瓶頸并不能順利解決，那就是應該考慮使用諸如memcached這樣的分布式緩存系統(tǒng)的時候了。

(5)、習慣和強迫自己用EXPLAIN來分析你SQL語句的性能。

一、count的優(yōu)化

比如：計算id大于5的城市

select count(*) from world.city where id > ;
select (select count() from world.city) – count() from world.city where id <= ;

a語句當行數超過11行的時候需要掃描的行數比b語句要多， b語句掃描了6行，此種情況下，b語句比a語句更有效率。當沒有where語句的時候直接select count(*) from world.city這樣會更快，因為mysql總是知道表的行數。

二、避免使用不兼容的數據類型

例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數據類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本來可以進行的優(yōu)化操作。

在程序中，保證在實現功能的基礎上，盡量減少對數據庫的訪問次數；通過搜索參數，盡量減少對表的訪問行數,最小化結果集，從而減輕網絡負擔；能夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應速度；在數據窗口使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結構盡量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符如 SELECT * FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因為某些情況下用戶是不需要那么多的數據的。不要在應用中使用數據庫游標，游標是非常有用的工具，但比使用常規(guī)的、面向集的SQL語句需要更大的開銷；按照特定順序提取數據的查找。

三、索引字段上進行運算會使索引失效

盡量避免在WHERE子句中對字段進行函數或表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 應改為: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

四、避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符

因為這會使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數據。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != “B%” 優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要命中的行數,因此需要搜索該表的所有行。在in語句中能用exists語句代替的就用exists.

五、盡量使用數字型字段

一部分開發(fā)人員和數據庫管理人員喜歡把包含數值信息的字段

設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字符串中每一個字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。

六、合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句

如下所示：

 SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
 SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

兩者產生相同的結果，但是后者的效率顯然要高于前者。因為后者不會產生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。如果你想校驗表里是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費服務器資源?？梢杂肊XISTS代替。如：

IF (SELECT COUNT() FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx')可以寫成：IF EXISTS (SELECT FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx')

七、 能夠用BETWEEN的就不要用IN

八、 能夠用DISTINCT的就不用GROUP BY

九、盡量不要用SELECT INTO語句。

SELECT INTO 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表

十、 必要時強制查詢優(yōu)化器使用某個索引

SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 改成：
SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45)

則查詢優(yōu)化器將會強行利用索引IX_ProcessID 執(zhí)行查詢。

十一、消除對大型表行數據的順序存取

盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句強迫優(yōu)化器使用順序存取。如：

SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

解決辦法可以使用并集來避免順序存?。?/p>

SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢?！緅acking 數據結果集很多，但查詢條件限定后結果集不大的情況下，后面的語句快】

十二、盡量避免在索引過的字符數據中，使用非打頭字母搜索。

這也使得引擎無法利用索引

見如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%'
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)='L'
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%'

即使NAME字段建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數據逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作，不要習慣性的使用 ‘%L%'這種方式(會導致全表掃描)，如果可以使用`L%'相對來說更好;

十三、雖然UPDATE、DELETE語句的寫法基本固定，但是還是對UPDATE語句給點建議

(1). 盡量不要修改主鍵字段。

(2). 當修改VARCHAR型字段時，盡量使用相同長度內容的值代替。

(3). 盡量最小化對于含有UPDATE觸發(fā)器的表的UPDATE操作。

(4). 避免UPDATE將要復制到其他數據庫的列。

(5). 避免UPDATE建有很多索引的列。

(6). 避免UPDATE在WHERE子句條件中的列。

十四、能用UNION ALL就不要用UNION

UNION ALL不執(zhí)行SELECT DISTINCT函數，這樣就會減少很多不必要的資源

在跨多個不同的數據庫時使用UNION是一個有趣的優(yōu)化方法，UNION從兩個互不關聯的表中返回數據，這就意味著不會出現重復的行，同時也必須對數據進行排序，我們知道排序是非常耗費資源的，特別是對大表的排序。

UNION ALL可以大大加快速度，如果你已經知道你的數據不會包括重復行，或者你不在乎是否會出現重復的行，在這兩種情況下使用UNION ALL更適合。此外，還可以在應用程序邏輯中采用某些方法避免出現重復的行，這樣UNION ALL和UNION返回的結果都是一樣的，但UNION ALL不會進行排序。

十五、字段數據類型優(yōu)化

(1). 避免使用NULL類型：NULL對于大多數數據庫都需要特殊處理，MySQL也不例外，它需要更多的代碼，更多的檢查和特殊的索引邏輯，有些開發(fā)人員完全沒有意識到，創(chuàng)建表時NULL是默認值，但大多數時候應該使用NOT NULL，或者使用一個特殊的值，如0，-1作為默認值。

(2). 盡可能使用更小的字段，MySQL從磁盤讀取數據后是存儲到內存中的，然后使用cpu周期和磁盤I/O讀取它，這意味著越小的數據類型占用的空間越小，從磁盤讀或打包到內存的效率都更好，但也不要太過執(zhí)著減小數據類型，要是以后應用程序發(fā)生什么變化就沒有空間了。修改表將需要重構，間接地可能引起代碼的改變，這是很頭疼的問題，因此需要找到一個平衡點。

(3). 優(yōu)先使用定長型

十七、關于大數據量limit分布的優(yōu)化（當偏移量特別大時，limit效率會非常低）

附上一個提高limit效率的簡單技巧，在覆蓋索引(覆蓋索引用通俗的話講就是在select的時候只用去讀取索引而取得數據，無需進行二次select相關表)上進行偏移，而不是對全行數據進行偏移?？梢詫母采w索引上提取出來的數據和全行數據進行聯接，然后取得需要的列，會更有效率，看看下面的查詢：

mysql> select film_id, description from sakila.film order by title limit 50, 5;

如果表非常大，這個查詢最好寫成下面的樣子：

mysql> select film.film_id, film.description from sakila.film
inner join(select film_id from sakila.film order by title liimit 50,5) as film usinig(film_id);

十八、程序中如果一次性對同一個表插入多條數據

比如以下語句：

insert into person(name,age) values(‘xboy', 14);
insert into person(name,age) values(‘xgirl', 15);
insert into person(name,age) values(‘nia', 19);

把它拼成一條語句執(zhí)行效率會更高.

insert into person(name,age) values(‘xboy', 14), (‘xgirl', 15),(‘nia', 19);

十九、不要在選擇的欄位上放置索引，這是無意義的。

應該在條件選擇的語句上合理的放置索引，比如where，order by

SELECT id,title,content,cat_id FROM article WHERE cat_id = 1;

上面這個語句，你在id/title/content上放置索引是毫無意義的，對這個語句沒有任何優(yōu)化作用。但是如果你在外鍵cat_id上放置一個索引，那作用就相當大了。

二十、ORDER BY語句的MySQL優(yōu)化

(1). ORDER BY + LIMIT組合的索引優(yōu)化。如果一個SQL語句形如：

SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

這個SQL語句優(yōu)化比較簡單，在[sort]這個欄位上建立索引即可。

(2). WHERE + ORDER BY + LIMIT組合的索引優(yōu)化，形如：

SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [VALUE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

這個語句，如果你仍然采用第一個例子中建立索引的方法，雖然可以用到索引，但是效率不高。更高效的方法是建立一個聯合索引(columnX,sort)

(3). WHERE + IN + ORDER BY + LIMIT組合的索引優(yōu)化，形如：

SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],…) ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

這個語句如果你采用第二個例子中建立索引的方法，會得不到預期的效果（僅在[sort]上是using index，WHERE那里是using where;using filesort），理由是這里對應columnX的值對應多個。

目前哥還木有找到比較優(yōu)秀的辦法，等待高手指教。

(4).WHERE+ORDER BY多個欄位+LIMIT，比如:

SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;

對于這個語句，大家可能是加一個這樣的索引:(x,y,uid)。但實際上更好的效果是(uid,x,y)。這是由MySQL處理排序的機制造成的。