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mysql的优化大的有两方面：
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1、配置优化
配置的优化其实包含两个方面的：操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化
1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；
2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。
2、sql语句的优化
1） 尽量稍作计算
Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。
2）尽量少 join
MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈
3）尽量少排序
排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。
对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：
通过利用索引来排序的方式进行优化
减少参与排序的记录条数
非必要不对数据进行排序
4）尽量避免 select *
在数据量少并且访问量不大的情况下，select * 没有什么影响，但是量级达到一定级别的时候，在执行效率和IO资源的使用上，还是有很大关系的，用什么字段取什么字段，减少不必要的资源浪费。
5）尽量用 join 代替子查询
虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。
索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。
1.普通索引:(index)最基本的索引，没有任何限制 目的:加快数据的查询速度
2.唯一索引:(unique) 与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
3.主键索引(primary key) 它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
4.复合索引:index(a,b,c) 为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
5.全文索引:fulltext 仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时耗空间。
第一类是myisam存储引擎使用的叫做b-tree结构，
第二类是innodb存储引擎使用的叫做聚簇结构（也是一种 b-tree）。 如下图：
注意：
1.myisam不需要回行处理
2.innodb不需要回行处理,直接可以获取数据,因为innodb的储存引擎是包含了数据和索引文件的,其主键索引包含了数据,(唯一索引及普通索是没有直接包含数据的)
1、索引列不能参与计算
有索引列参与计算的查询条件对索引不友好（甚至无法使用索引），如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。
原因很简单，如何在节点中查找到对应key？如果线性扫描，则每次都需要重新计算，成本太高；如果二分查找，则需要针对from_unixtime方法确定大小关系。
因此，索引列不能参与计算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。
2、最左前缀匹配
如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。也就是最左前缀匹配原则。
3、冗余和重复索引
冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)
4、避免多个范围条件
select user.* from user where login_time '2017-04-01' and age between 18 and 30;
比如想查询某个时间段内登录过的用户：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们 .
5、覆盖索引 (能扩展就不新建)
如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，那么就没有必要再回表查询，这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，可以极大的提高性能，因为查询只需要扫描索引会带来许多好处：
1.索引条目远小于数据行大小，如果只读取索引，极大减少数据访问量2.索引是有按照列值顺序存储的，对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多
6、选择区分度高的列作索引
如，用性别作索引，那么索引仅能将1000w行数据划分为两部分（如500w男，500w女），索引几乎无效。
区分度的公式是count(distinct ) / count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大区分度越好。唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前的区分度趋近于0。
7、删除长期未使用的索引
场景一(覆盖索引 5)
索引应该建在选择性高的字段上（键值唯一的记录数/总记录条数），选择性越高索引的效果越好、价值越大，唯一索引的选择性最高；
组合索引中字段的顺序，选择性越高的字段排在最前面；
where条件中包含两个选择性高的字段时，可以考虑分别创建索引，引擎会同时使用两个索引（在OR条件下，应该说必须分开建索引）；
不要重复创建彼此有包含关系的索引，如index1(a,b,c) 、index2(a,b)、index3(a)；
组合索引的字段不要过多，如果超过4个字段，一般需要考虑拆分成多个单列索引或更为简单的组合索引；
不要滥用索引。因为过多的索引不仅仅会增加物理存储的开销，对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销，而且会增加优化器在选择索引时的计算代价。
因此太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都是毫无益处的。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。
范围访问方法使用一个索引来检索包含一个或多个索引间隔中的表行的子集。它可以使用索引中的一列或者多列，以下各节描述了优化器使用范围访问的条件
对于一个单列索引，索引值间隔可以方便地由 WHERE 条件中的相应条件表示，表示为范围条件而不是 intervals 。
上述的 常量 指以下情况之一：
以下是在 WHERE 子句中具有范围条件的查询示例
一些非常量可能会在优化器传播阶段转换为常量
MySQL对于每个可能使用的索引，尝试从 WHERE 子句中提取范围条件。在提取过程中，不能用于构建条件范围的条件被删除，产生重复范围的条件被合并，产生空范围的条件被删除。
假设有以下语句， key1 是一个被索引的列，而 nonkey 没有索引
提取 key1 索引的过程如下：
通常，范围扫描使用的条件比 WHERE 子句中的限制要少()。MySQL执行额外的检查来过滤满足范围条件但是不完全满足 WHERE 子句的行。
范围条件提取算法可以处理任意深度嵌套的 AND/OR 构造，并且它的输出不取决于条件在 WHERE 子句中出现的顺序
MySQL不支持为空间索引的 range 访问合并多个范围。要解决此限制，可以在相同的 SELECT 语句中使用 UNION 语句，将每个空间谓词放在不同的 SELECT 中。
多列索引的范围条件是单列索引的扩展，多列索引的范围条件将索引行限制在一个或多个索引元组的间隔中。索引元组间隔是一个按照索引顺序的，索引元组的集合。
假设有一个多列索引 key1(key_part1,key_part2,key_part3) ,按照索引顺序，具有以下键值元组列表
key_part1 = 1 定义了一个间隔： (1,-inf,-inf) = (key_part1,key_part2,key_part3) (1,+inf,+inf) ，这个间隔包括上面的第4、5、6个元组并且可以被用来进行范围访问。
但是， key_part3 = 'abc' 没有定义间隔并且不能被范围访问方法使用。
就是索引的最左前缀原则，B树索引是有序的，多列索引是首先按照第一列进行排序，然后在第一列排序的基础上，再对第二列数据进行排序，所以后面的列的顺序独立来看不是有序的，就不能单独用后面的列来进行排序或者范围访问的操作。
对于 HASH 索引，只能使用包含相同值的每个间隔。这意味着只能针对以下形式的条件生成间隔：
这里， const1,const2... 是常量， cmp 是比较表达式： =,=,IS NULL ,并且条件覆盖所有的索引部分（就是说，如果有 N 个条件，那么每个条件都需要是一个 N列 索引的一部分）。例如：以下是一个三列 HASH 索引的一个范围条件
对于 BTREE 索引，一个间隔可以是使用 AND 组成的多个范围条件的集合，每个条件都将索引的一部分和一个常量使用 =,=,IS NULL,,,=,=,!=,,BETWEENT,LIKE 'pattern'(pattern不以通配符开始) 进行比较。只要可以确定与条件匹配的一个索引元组，就可以使用一个间隔（ !=, 使用两个间隔）
当比较运算符是 =,=,IS NULL 时，优化器尝试使用索引的其他部分来确定间隔。如果比较运算符是 , , =, =, !=, , BETWEEN, LIKE ,优化器使用索引，但不考虑索引中的其他列。
对于以下表达式，优化器使用第一个 = ，也会使用第二个 = ,但是忽略其他索引部分，并且不将第三部分用作间隔构造。
key_part1 = 'foo' AND key_part2 = 10 AND key_part3 10
单个间隔为：
创建的间隔中可能包括比原始条件更多的行，比如，前面这个间隔可能会包括 ('foo',11,0) 这个值， 010 ,这个值不满足原始条件
如果覆盖间隔中的行集合的条件使用 OR 进行组合，则他们会形成间隔的并集。
如果条件使用 AND 进行组合，他们形成一个包括间隔交集的行集合。
示例：
这个在两列索引上的条件：
(key_part1 = 1 AND key_part2 2) OR (key_part1 5)
间隔是：
可以查看 EXPLAIN 输出中的 key_len 部分查看使用的索引前缀的最大长度。
在某些情况下， key_len 包括已使用的索引列，但是这个列可能不是你期望的，假设 key_part1 和 key_part2 可以为 NULL ,然后， key_len 显示以下条件的两个索引部分长度：
key_part1 = 1 AND key_part2 2
但是实际上，这个条件被转换为：
key_part1 = 1 AND key_part2 IS NOT NULL
假设以下表达式, col_name 是一个索引的列
只要 col_name 等同于这些值中的任意一个，这个表达式结果就是 true 。这种比较是等值范围比较（其中的“范围”是一个单独的值）。
优化器按照以下方法，估算读取相等的值来进行等值范围比较的成本：
当使用 index dive 时，优化器在每个范围的末端进行 dive 并且使用该范围中的行数作为估算值。例如： col_name IN (10, 20, 30) 具有三个等值范围，优化器对每个范围进行两次 dive 以生成估算值。每次 dive 都会得出具有给定值的行数的估算值。
使用 index dive 提供了准确的行数估算值，但是随着表达式中要比较的值的数量增加，优化器需要使用更长的时间来生成行数的估算值。而使用索引统计信息的准确性不如直接使用索引，但是可以对大表进行更快的估算。
eq_range_index_dive_limit 选项可以控制优化器选择评估策略的值。要对 N 个等值范围使用 index dive ，将 eq_range_index_dive_limit 设置为 N+1 ,要禁用统计信息，总是使用 index dive ，将 eq_range_index_dive_limit 设置为0。
在MySQL8.0以前，除了使用 eq_range_index_dive_limit ，没有其他方法可以跳过 index dive 。在MySQL8.0中，当满足以下条件时，跳过 index dive :
对于 EXPLAIN FOR CONNECTION ,如果跳过了 index dive ，输出结果有所变更：
不包括 FOR CONNECTION 的 EXPLAIN 输出没有变化
在执行跳过 index dive 的查询后， INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE 表包含一个值为 skipped_due_to_force_index 的 index_dives_for_range_access 行
优化器可以对这种形式的查询进行范围扫描：
SELECT ... FROM t1 WHERE ( col_1, col_2 ) IN (( 'a', 'b' ), ( 'c', 'd' ));
要使用范围扫描，查询必须满足以下条件：
要控制有多少内存可以用来进行范围优化，使用 range_optimizer_max_mem_size 变量
使用以下原则估算范围扫描使用的内存：
IN() 中的每个值被当做使用 OR 结合的一个谓词。如果有两个 IN() 列表，每个列表中都是列表中的值的数量个谓词通过 OR 结合。在这种情况下，视作 M × N 个 谓词通过OR 结合。
目前公司的订单表有100多万条，使用订单号查询数据时，所需时间大多要10-30秒不等，查看了慢查询日志，发现有的订单查询竟然耗时65秒
我查看了原有的查询语句，发现where后面跟了or查询，虽然3个or都索引，使用explain分析查询结果，发现要扫描近70万行，几乎是全盘扫描一遍，只为获取最多3条数据，效率实在是低下
这3个字段均设置了索引，但or在这个语句中，使索引失效了（主要看最后几行）
使用union all代替or查询，也就是说把3个字段的查询分别做查询，将结果使用union all连接在一起，这样单次查询可以用到索引，效率大大提高
先看一下分析结果
简要的sql语句，查询结果不超80ms
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、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
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，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=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11、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中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、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。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 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，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、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。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。
23、在新建临时表时，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。
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26、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。
27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、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。
30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
