通过一段时间对MySQL数据库的学习，并且参考了好多别人的博客，对MySQL性能方面有了一定的学习与理解。大家都知道关于数据库性能优化有多个方面，比如：MySQL服务器硬件（CPU、内存、磁盘、网络）优化、查询速度优化、更新速度优化以及应用层架构优化。另外具体通过合理安排资源，调整系统参数使数据库系统运行更快、节省相应的资源。
MySQL 优化有以下几方面：
一方面找出系统瓶颈，提高数据库整体性能；
另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应速度；同时还要尽可能节省系统资源，以便系统可以提红更大符合的服务。
例如：通过优化文件系统，提高磁盘I/O的读写；通过优化操作系统调度策略，提高MySql 在高负荷下的负载能力；优化表结构，索引、缓存区等
在MySql 中使用show status 语句查询一些MySql 数据库的性能:
eg：SHOW STATUS LIKE ‘value’
其中value是要查询的参数值，一些常用的性能参数如下：
1，connections:链接mysql服务器的次数
2，uptime：MySql服务器的上线时间
3，Slow_queries:慢查询次数
4，com_select:查询操作的次数
5，com_insert:插入操作的次数
6，com_update:更新操作的次数
7，com_delete:删除操作的次数
SQL 语句优化基本原则：
1）避免全表扫描 ；
2）建立索引；
3）尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理；
4）尽量避免大事务操作，提高系统并发能力 ；
5）使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。尽量避免使用游标，因为游标的效率较差。
一些技巧:
关于where后的条件：
1）应尽量避免在where 字句中使用！=或<>操作符否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描 ；
2）尽量避免在where语句中使用or来连接条件，可以考虑使用union 代替 ；
3）慎用in和not in ,对于连续的数值，能用between 就不要用 in,exists 代替in ；
4) 尽量避免在where字句中对字段进行表达式操作和函数操作。
关于数据类型
1）尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销 ；
2）尽可能使用varchar/nvarchar 代替char/ncahr ,因为变长字段存储空间小，对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率明显要高些；
3)最好不要给数据库留null,尽可能使用not null 填充.数据库，备注、描述、评论之类的可以设置null,其他的尽量不要使用null ；
4)任何地方都不要使用select * from t ,用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
count():两个作用,
其一、统计某个列值的数量，
其二、是统计行数。统计列值时，要求列值非空，它不会统计null.如果确定括号中表达式不为null，实际就是在统计行数，即count(*).如果不需要完全进准的count 值，可以使用explain
关联查询优化：在大数据场景下，表和表之间通过一个冗余字段来关联，要比使用join 有更好的性能。如果确实需要关联查询，需要注意：
1，确保ON 和USING 语句的列上有索引，在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序
2，确保任何的GROUP BY 和ORDER BY 中的表达式只涉及到一个表的列，这样MySql 才有可能使用索引来优化
LIMIT 分页优化：
当需要分页操作时，通常会使用limit 加上偏移量的办法实现，同时加上合适的order by 字句。如果有对应的索引，通常效率会不错。否则MySql 需要做大量的文件排序操作。
如果偏移量很大，如limit 10000,20 ,前面的10000条都将被抛弃，这样的代价非常高。
优化方式可以使用覆盖索引扫描，而不是查询所有列，然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。对于偏移量很大时，这样做的效率提升非常大
如：
select film_id,description from film order by title limit 10000,20改为：
select film.film_id,film.description from film inner join(
select film_id,description from film order by title limit 10000,20 )AS tmp using (film_id)select id from t limit 10000,10
改为
select id from t where id>10000 limit 10- 1
关于临时表
1）避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗；
2）在新建临时表的，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代替create table,避免造成大量log,以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table,然后insert ；
3)如果使用到了临时表，在最后将所有的临时表显式删除时，先truncate table,然后drop table,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
关于索引
1）应先考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引 ；
2）在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引字段的第一个字段作为条件时，才能保证系统使用该索引，否则该索引不会被使用，并且尽可能让字段顺序与索引顺序相一致；
3）索引不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，同时也降低了insert 和update的效率，因为insert 或update 时有可能会重建索引。所以视具体情况而定，一个表的索引数最好不要超过7个，若太多则应考虑一些不常使用的列上建立的索引是否必要。
架构的调优
1）分区分表
2）业务分库
3）主从同步与读写分离
4）数据缓存
5）主从热备与HA 双活
关于索引
建立索引的原则：
1）定义主键的数据列一定要建立索引。（一般数据库都会给主键自动建立索引）
2）定义有外键的数据列一定要建立索引
3）对于经常查询的数据列最好建立索引
4）对于需要在指定范围内快速或频繁查询的数据列
5）经常用在where 字句中的数据列
6）经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，建立索引。如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被 使用
7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
8）对于定义为text、image和bit 的数据类型的列不要建立索引
9）限制表上的索引数目。对于存在大量更新操作的表，所建立的索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作
10）对于符合索引，按照字段在查询条件中的频度建立索引。在复合索引中，记录首先按照第一个字段排序，对于在第一个字段上取值相同的记录，系统再按照第二个字段的取值排序，以此类推。因此只有复合索引的第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用，因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能的使用此索引，发挥索引的作用
一些常见的索引：
1）BTREE 索引-mysql 中主要的索引类型
2）RTREE索引-只有MyISAM支持，用于GIS
3）HASH索引-MEMORY,NDB支持
4）BITMAP 索引-MYSQL 不支持
5）FULLTEXT 索引-MyISAM，Innodb(MySql 5.6以上支持)
索引的分类：
SQL 中的索引分为两种：一种为聚焦索引，另一种非聚焦索引
1）聚集索引：
可以理解为顺序排列。如：如过想要查找第100条，那么直接第一条数据的地址交上100 即为第一百条的地址，一次就能查询出来。
在mysql中，不能自己创建聚集索引，主键即为聚集索引，如果没有创建主键，那么默认非空的列为聚集索引，如果没有非空的列那么会自动生成一个隐藏列为聚集索引。
所以一般在mysql 中，创建的主键即为聚集索引，数据是按照我们的主键顺序进行排列。所以在根据主键查询时会非常快
2）非聚集索引
可以理解为有序目录，是一种空间换时间的方法：
eg:user表，有id_num 字段，这些数据在存储的时候都是无序的。
此时如果想要查找id_num 为56的人，那么只能一条条遍历，n条就需要查询n次，时间复杂度为o(n),非常耗费性能
如果为id_num 增加非聚集索引，添加非聚集索引后，会给id_num 进行排序（内部使用结构为B+树），并且排序后，我只需要查询此目录（即查询B+树），就能得到该条数据在数据库的位置，而不需要去遍历表中所有的数据。
所以，在非聚集索引中，不重复的数据越多，那么索引的效率越高。
在mysql 中可以分为以下几种索引：
1，普通索引：index(MyIASM 中默认的BTREE类型索引，也是最长用到的索引)
2，唯一索引：unique index
与普通索引类似，不同的是：索引的值必须唯一，但允许有空值（和主键不同）
3，全文索引（FULLTEXT）
仅可用于MyISAM 表
4，单列索引、多列索引
5，组合索引（最左前缀）
ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))
相当于建立了 title,time 和title 两个索引。
索引的操作
1，创建索引
1.1：创建普通索引
create index 索引名 on 表名 （列名1，列名2…）
修改表：
alter table 表名 add index 索引名（列名1，列名2…）
创建表时指定：
create table 表名（[…],index 索引名（列名1，列名2…））
1.2 创建唯一索引
创建索引
create unique index 索引名 on 表名（列…）
在表上增加索引：
alter table 表名 add unique 索引名（列…）
创建表时指定：
create table 表名（[…],unique 索引名（列…））
unique:唯一索引
CLUSTERED:聚集索引
NONCLUSTERED:非聚集索引
2，删除索引：
drop index 索引名 on 表名
alter table 表名 drop index 索引名
3，查看索引：
show index from 表名
返回字段：
table：表名
non_unique:是否不唯一，0唯一，1不唯一
key_name:索引的名称
seq_in_index:索引中的列序列号，从1 开始
column_name:列名称
Collation：列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
Cardinality：索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
Sub_part：如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
Packed：指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
Null：如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
Index_type：用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
