1、EXPLAIN
做MySQL優化，我們要善用EXPLAIN檢視SQL執行計劃。
下面來個簡單的示例，标注（1、2、3、4、5）我們要重點關注的資料：
- type列，連接配接類型。一個好的SQL語句至少要達到range級别。杜絕出現all級别。
- key列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是。可以采取強制索引方式。
- key_len列，索引長度。
- rows列，掃描行數。該值是個預估值。
- extra列，詳細說明。注意，常見的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。
2、SQL語句中IN包含的值不應過多
MySQL對于IN做了相應的優化，即将IN中的常量全部存儲在一個數組裡面，而且這個數組是排好序的。但是如果數值較多，産生的消耗也是比較大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 對于連續的數值，能用between就不要用in了；再或者使用連接配接來替換。
3、SELECT語句務必指明字段名稱
SELECT*增加很多不必要的消耗（CPU、IO、記憶體、網絡帶寬）；增加了使用覆寫索引的可能性；當表結構發生改變時，前斷也需要更新。是以要求直接在select後面接上字段名。
4、當隻需要一條資料的時候，使用limit 1
這是為了使EXPLAIN中type列達到const類型
5、如果排序字段沒有用到索引，就盡量少排序
6、如果限制條件中其他字段沒有索引，盡量少用or
or兩邊的字段中，如果有一個不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用union all或者是union（必要的時候）的方式來代替“or”會得到更好的效果。
7、盡量用union all代替union
union和union all的差異主要是前者需要将結果集合并後再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，加大資源消耗及延遲。當然，union all的前提條件是兩個結果集沒有重複資料。
8、不使用ORDER BY RAND
select id from `dynamic` order by rand limit 1000;
上面的SQL語句，可優化為：
select id from `dynamic` t1 join (select rand * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 1000;
9、區分in和exists、not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
上面SQL語句相當于
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），如果是exists，那麼以外層表為驅動表，先被通路，如果是IN，那麼先執行子查詢。是以IN适合于外表大而内表小的情況；EXISTS适合于外表小而内表大的情況。
關于not in和not exists，推薦使用not exists，不僅僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個替代not exists的SQL語句？
原SQL語句：
select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
高效的SQL語句：
select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is
取出的結果集如下圖表示，A表不在B表中的資料：
10、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from product limit 866613, 20
使用上述SQL語句做分頁的時候，可能有人會發現，随着表資料量的增加，直接使用limit分頁查詢會越來越慢。
優化的方法如下：可以取前一頁的最大行數的id，然後根據這個最大的id來限制下一頁的起點。比如此列中，上一頁最大的id是866612。SQL可以采用如下的寫法：
select id,name from product where id> 866612 limit 20
11、分段查詢
在一些使用者選擇頁面中，可能一些使用者選擇的時間範圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數過多。這個時候可以通過程式，分段進行查詢，循環周遊，将結果合并處理進行展示。
如下圖這個SQL語句，掃描的行數成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢：
12、避免在where子句中對字段進行值判斷
對于的判斷會導緻引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
13、不建議使用%字首模糊查詢
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，這種查詢會導緻索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查詢%name%？
如下圖所示，雖然給secret字段添加了索引，但在explain結果并沒有使用：
那麼如何解決這個問題呢，答案：使用全文索引。
在我們查詢中經常會用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中，有全文索引來幫助我們。
建立全文索引的SQL文法是：
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的SQL語句是：
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意：在需要建立全文索引之前，請聯系DBA确定能否建立。同時需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的差別。
14、避免在where子句中對字段進行表達式操作
比如：
select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
中對字段就行了算術運算，這會造成引擎放棄使用索引，建議改成：
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
15、避免隐式類型轉換
where子句中出現column字段的類型和傳入的參數類型不一緻的時候發生的類型轉換，建議先确定where中的參數類型。
16、對于聯合索引來說，要遵守最左字首法則
舉列來說索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name這樣的順序，但是name;school都無法使用這個索引。是以在建立聯合索引的時候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面。
17、必要時可以使用force index來強制查詢走某個索引
有的時候MySQL優化器采取它認為合适的索引來檢索SQL語句，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時就可以采用forceindex來強制優化器使用我們制定的索引。
18、注意範圍查詢語句
對于聯合索引來說，如果存在範圍查詢，比如between、>、<等條件時，會造成後面的索引字段失效。
19、關于JOIN優化
LEFT JOIN A表為驅動表，INNER JOIN MySQL會自動找出那個資料少的表作用驅動表，RIGHT JOIN B表為驅動表。
注意：
1）MySQL中沒有full join，可以用以下方式來解決：
select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is union allselect * from B;
2）盡量使用inner join，避免left join：
參與聯合查詢的表至少為2張表，一般都存在大小之分。如果連接配接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作為驅動表，但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即left join左邊的表名為驅動表。
3）合理利用索引：
被驅動表的索引字段作為on的限制字段。
4）利用小表去驅動大表：
從原理圖能夠直覺的看出如果能夠減少驅動表的話，減少嵌套循環中的循環次數，以減少 IO總量及CPU運算的次數。
5）巧用STRAIGHT_JOIN：
inner join是由MySQL選擇驅動表，但是有些特殊情況需要選擇另個表作為驅動表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時。STRAIGHT_JOIN來強制連接配接順序，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅動表，右邊則是被驅動表。在使用STRAIGHT_JOIN有個前提條件是該查詢是内連接配接，也就是inner join。其他連結不推薦使用STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結果不準确。
這個方式有時能減少3倍的時間。
以上19條MySQL優化方法希望對大家有所幫助！