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MySQL 8.0 Reference Manual :: 8 Optimizationdev.mysql.com优化涉及多个级别的配置，调整和测量性能。 根据工作角色（开发人员，DBA或两者的组合），可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个网络数据库服务器的级别进行优化：
在数据库级别进行优化
在硬件级别进行优化
MySQL：数据库优化，可以看看这篇文章mp.weixin.qq.com
在数据库级别进行优化，也称为软优化：
数据库应用程序快速运行的最重要因素是表格的基本设计：表格的结构是否正确？ 列是否具有正确的数据类型？每个表是否都具有适合于该工作类型的列？ 执行频繁更新的应用程序通常具有许多表，但表的列数很少。而分析大量数据的应用程序通常具有很少的表，表中有很多列。是否运行了正确的索引以提高查询效率？是否为每个表使用了适当的存储引擎，并利用了所使用的每个存储引擎的优势和功能？ 特别是，对于性能而言，选择事务存储引擎（例如InnoDB）或非事务存储引擎（例如MyISAM）可能非常重要。
快速查询与响应时间有关。查询是任务，但它们由子任务组成，这些子任务会消耗时间。要优化查询，您必须通过优化子任务，使它们发生更少的时间或使它们更快地执行来优化其子任务。确定查询仅检索所需的数据后，就可以查找在生成结果时检查过多数据的查询。在MySQL中，最简单的查询成本指标是：
• 响应时间
•检查的行数
•返回的行数
这些指标都不是衡量查询成本时间的理想方法，但是它们大致反映了MySQL内部在执行查询时必须访问多少数据并将其大致转换为查询运行的速度。所有这三个指标都记录在慢查询日志中，因此查看慢查询日志是查找检查过多数据的查询的最佳方法之一。在考虑查询成本时，请考虑在表中查找单行的成本。 MySQL可以使用几种访问方法来查找并返回一行。有些需要检查许多行，但其他一些则可能无需检查就可以生成结果。访问方法将显示在EXPLAIN输出中的type列中。访问类型的范围从全表扫描到索引扫描，范围扫描，唯一索引查找和常量。每一种方法都比以前的方法快，因为它需要读取较少的数据。您不需要记住访问类型，但是您应该了解扫描表，扫描索引，范围访问和单值访问的一般概念。
总体来说，优化分为七个方面：查询语句优化/优化子查询/使用索引/分解表/增加中间表/增加冗余字段/分析表，检查表，优化表。例如如何优化SQL和索引：用慢查询日志定位执行效率低的SQL语句/用explain分析SQL的执行计划/确定问题，采取相应的优化措施，建立索引等。
查询语句优化：我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息，会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
例如：where语句优化（在select，delete和update语句里都可用）：
1）((a AND b)AND c OR(((a AND b)AND(c AND d))))->(a AND b AND c)OR(a AND b AND c AND d)
2）(a<b AND b=c)AND a=5-> b>5AND b=c AND a=5
3）(b>=5AND b=5)OR(b=6AND5=5)OR(b=7AND5=6)-> b=5 OR b=6
代数等价规则:MySQL应用代数转换来简化和排序表达式。它还可以折叠并减少常量，从而消除了不可能的约束和常量条件。例如，项（5 = 5 AND a> 5）将减少为a> 5。类似地，（a <b AND b = c）AND a = 5变为b> 5 AND b = c AND a = 5。这些规则对于编写条件查询非常有用。
4）# CREATE TABLE t (c TINYINT UNSIGNED NOT NULL);SELECT*FROM t WHERE c ≪ 256;-≫ SELECT*FROM t WHERE1;
5）尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将进行全表扫描。
6）对查询进行优化，应避免全表扫描，首先考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
7）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0
8）有很多程序员在多条件查询的时候喜欢用OR，当语句的条件是同一个字段的时候，用IN去代替OR执行的效率会更高。在许多数据库服务器中，IN（）只是多个OR子句的同义词，因为两者在逻辑上是等效的。在MySQL中不是这样，MySQL对IN（）列表中的值进行排序，并使用快速二进制搜索来查看列表中是否包含值。列表的大小为O（log n），而等效的OR子句系列的列表的大小为O（n）（即大列表的速度慢得多）。
例如：SELECT * FROM record_maintable WHERE ID=131 or ID=139 or ID=140
优化后：SELECT * FROM record_maintable WHERE ID IN (131,139,140)
优化子查询：在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
在编写sql的时候忽略了join。子查询在MySQL5.5版本里，内部执行计划器是这样执行的：先查外表再匹配内表，而不是先查内表t2，当外表的数据很大时，查询速度会非常慢。
例如：SELECT * FROM record_maintable WHERE mainID IN (SELECT id FROM record_maininformation);
优化后：SELECT * FROM record_maintable A Left JOIN record_maininformation B ON B.id=A.mainID
子查询语句执行时间0.022s，优化后的语句执行时间0.003s，优化后的效率明显比优化前高了好几倍。当数据量越大的时候这种优化会更明显。
使用limit：很多时候写语句的程序员知道某一个条件的搜索只有一条数据，但是他们并没有加上limit1所以从效率上来说不如加了limit1的语句高效。因为即使某个搜索条件搜索出来的结果只有1条数据，但是如果你不加上limit1的话，sql还是会帮你全文搜索的。因此加上了limit的语句只要找到数量相同的数据时就会马上停止，而不会继续进行全文搜索
使用索引：索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,使用索引的注意事项:
- LIKE关键字匹配'%'开头的字符串,不会使用索引。数据库一般都是前缀索引，所以支持模糊匹配在后面。因此如果模糊搜索用了双百分号，索引就起不到作用，也就不能提高执行效率了。当数据表里面已经有了索引的时候，而且数据表中的数据比较多的时候，尽可能使用右侧百分号：语句1：SELECT * FROM record_maintable WHERE ID LIKE ‘%1%’;语句2：SELECT * FROM record_maintable WHERE ID LIKE ‘1%’;
- OR关键字的两个字段必须都是用了索引,该查询才会使用索引；用or分割开的条件，如果 or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到
- 使用多列索引必须满足最左匹配
- 字段使用函数，将无法使用索引
- Join 语句中 Join 条件字段类型不一致的时候 MySQL 无法使用索引
- 如果mysql估计使用索引扫描比全表扫描更慢，则不使用索引。(扫描数据超过30%，都会走全表)
分解表：对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,中间表：对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
增加冗余字段：类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
分析表,检查表,优化表：分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
- Op:表示执行的操作.
- Msg_type:信息类型,有status,info,note,warning,error.
- Msg_text:显示信息.
检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
- QUICK:不扫描行,不检查错误的连接.
- FAST:只检查没有正确关闭的表.
- CHANGED:只检查上次检查后被更改的表和没被正确关闭的表.
- MEDIUM:扫描行,以验证被删除的连接是有效的,也可以计算各行关键字校验和.
- EXTENDED:最全面的的检查,对每行关键字全面查找.
优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
How to Optimize MySQL Queries for Speed and Performance - DZone Databasedzone.com
标准化表格
首先，规范化所有数据库表。例如，如果要创建两个表来保存客户数据和订单，则应使用客户ID在订单表上引用客户，而不是在订单表上重复客户名称。后者将导致您的数据库存储空间变大。下图是指为提高性能而设计的数据库架构，没有任何数据冗余。在MySQL数据库规范化中，您应该在整个数据库中仅表示一次事实。不要在每个表中都重复客户名称；而是仅使用customer_Id作为其他表中的参考。
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同样，即使相似的值位于不同的表中，也始终使用相同的数据类型来存储相似的值，例如，上面的架构使用“ INT”数据类型将“ customer_id”存储在customers和orders表中。
使用最佳数据类型
MySQL支持不同的数据类型，包括整数，浮点数，双精度数，日期，date_time，Varchar和文本等。在设计表格时，您应该知道“越短越好”。
例如，如果要设计一个系统用户表，该表将容纳少于100个用户，则应在“ user_id”字段中使用“ TINYINT”数据类型，因为它将容纳从-128到128的所有值。此外，如果某个字段需要日期值（例如sales_order_date），则使用date_time数据类型将是理想的选择，因为在使用SQL检索记录时，您无需运行复杂的函数即可将该字段转换为日期。如果您希望所有值都是数字（例如，在student_id或payment_id字段中），请使用整数值。请记住，在计算方面，与文本数据类型（例如Varchar）相比，MySQL在整数值方面可以做得更好
避免空值
Null是列中没有任何值。您应尽可能避免使用此类值，因为它们会损害您的数据库结果。例如，如果要获取数据库中所有订单的总和，但特定订单记录的数量为空，则除非记录为空，否则使用MySQL'ifnull'语句返回替代值时，预期结果可能会出现异常。在某些情况下，如果记录不必为该特定列/字段包括必填值，则可能需要为该字段定义默认值。
避免列过多
宽表可能需要更多的CPU时间来处理。如果可能，除非业务逻辑明确要求，否则不要超过100列。与其创建一个宽表，不如考虑将其分成逻辑结构。例如，如果您正在创建一个客户表，但您意识到一个客户可以有多个地址，则最好创建一个单独的表来保存客户地址，并使用“ customer_id”字段引用回客户表。
优化联接
连接语句中始终包含较少的表。设计模式欠佳的SQL语句涉及大量联接，可能无法正常工作。经验法则是每个查询最多要有十二个联接。
