mysql 优化包括哪些内容？

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化

配置的优化其实包含两个方面的： *** 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 *** 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。

1. 对order by使用复合索引

order by和limit一起使用，避免引起全表扫描和数据排序是非常重要的，因此借助合适的索引提高查询效率。

使用联合索引

联合索引又叫复合索引，是由表中的几个列联合组成的索引。联合索引生效需满足最左前缀原则，即如果联合索引列为a,b,c三列，a,b,c 、a,b 、a生效，b,c、a,c、b、c等不生效（此处的顺序不是where条件后面的先后顺序，而是where条件中是否存在这些列，如果where中只存在a,c列，则不生效）。

索引生效，与where条件的顺序无关：

索引失效，与where条件的列是否存在有关：

带IN条件的联合索引失效

in的参数个数为1个，联合索引生效，大于1个，索引失效。所以使用了强制索引使联合索引生效。

原因分析：

第一、取决于B树的数据结构，单参数的IN只会得到一颗基于model子树，该子树的code本身是有序的，所以索引生效，查询效率高；多参数的IN会得到多颗基于model的子树，每颗子树的code字段是有序的，但是总体上可能不是有序的，所以索引失效，查询效率低。

第二、使用强制索引后，理论上无法保证order by的顺序，但是如果数据本身的特性，比如时间递增的这类数据，总体上还是有序的，笔者试过多中途径想要迫使强制索引得到错误的结果，结果都对了。强制索引需进一步研究。

2. 大数据量limit慎用

limit常用于分页中，有两种用法，三种写法：

偏移量offset较大的优化

limit偏移量较小时性能优秀，分页越到后面，偏移量递增，limit的性能会逐渐下降。

此时，通过子查询优化limit，效果如下：

以上数据来自一张超过2000万的MySQL单表，仅供参考，能够说明子查询明显能够提升效率，笔者开始尝试把子查询的order by去掉，发现查询效率又提升2倍，但是对比发现数据不正确，explain后发现查询优化器给出的子查询索引并不是id（此表建有多个索引，id是主键，区分度最高），这一点比较困惑。

ps：在sql语句中，limt关键字是最后才用到的。以下条件的出现顺序一般是：where->group by->having-order by->limit

mysql中查询第几行到第几行的记录

1、查询前n行

       查询第一行

2、查询第n行到第m行

        查询第4行到 第6行

3、查询后n行

查询最后一行

4、查询一条记录的下一条记录

查询一条记录的上一条记录

添加索引或者使用工具，比如Apache Spark

先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。

在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。

思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。

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