可以说，对于大多数系统来说，读多写少一定是常态，这就表示涉及到查询的SQL是非常高频的操作；
前置准备，给一张测试表添加10万条数据
使用下面的存储过程给单表造一批数据，将表换成自己的就好了
createprocedureaddMyData()begindeclarenumint;setnum=1;whilenum<=100000doinsertintoXXX_tablevalues(replace(uuid(),'-',''),concat('测试',num),concat('cs',num),'123456');setnum=num+1;endwhile;end;
然后调用该存储过程
calladdMyData();
本篇准备了3张表，分别为学生（student）表，班级（class）表，账户(account)表，各自有50万，1万和10万条数据用于测试；
1、分页查询优化分页查询是开发中经常会遇到的，有一种情况是，当分页的数量非常大的时候，查询的时候往往非常耗时，比如查询student表，使用下面的sql查询，耗时达到0.2秒；
实践经验告诉我们，越往后，分页查询效率越低，这就是分页查询的问题所在， 因为，当在进行分页查询时，如果执行 limit 400000,10 ，此时需要 MySQL 排序前4000 10 记 录，仅仅返回400000 - 4 00010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大
优化思路：一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化；
1） 在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容
SELECT * FROM student t1,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 400000,10) t2 WHERE t1.id =t2.id;
执行上面的sql，可以看到响应时间有一定的提升；
2）对于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询
select * from student where id > 400000 limit 10;
执行上面的sql，可以看到响应时间有一定的提升；
2、关联查询优化在实际的业务开发过程中，关联查询可以说随处可见，关联查询的优化核心思路是，最好为关联查询的字段添加索引，这是关键，具体到不同的场景，还需要具体分析，这个跟mysql的引擎在执行优化策略的方案选择时有一定关系；
2.1 左连接或右连接下面是一个使用left join 的查询，可以预想到这条sql查询的结果集非常大
登录后复制selectt.*fromstudenttleftjoinclasscsont.classId=cs.id;
为了检查下sql的执行效率，使用explain做一下分析，可以看到，第一张表即left join左边的表student走了全表扫描，而class表走了主键索引，尽管结果集较大，还是走了索引；
针对这种场景的查询，思路如下：
让查询的字段尽量包含在主键索引或者覆盖索引中；
查询的时候尽量使用分页查询；
关于左连接（右连接）的explain结果补充说明
左连接左边的表一般为驱动表，右边的表为被驱动表；
尽可能让数据集小的表作为驱动表，减少mysql内部循环的次数；
两表关联时，explain结果展示中，第一栏一般为驱动表；
2.2 关联查询关联的字段建立索引看下面的这条sql，其关联字段非表的主键，而是普通的字段；
登录后复制explainselectu.*fromtenanttleftjoin`user`uonu.account=t.tenant_namewheret.removedisnullandu.removedisnull;
通过explain分析可以发现，左边的表走了全表扫描，可以考虑给左边的表的tenant_name和user表的account 各自创建索引；
create index idx_name on tenant(tenant_name);
create index idx_account on `user`(account);
再次使用explain分析结果如下
可以看到第二行type变为ref，rows的数量优化比较明显。这是由左连接特性决定的，LEFT JOIN条件用于确定如何从右表搜索行，左边一定都有，所以右边是我们的关键点,一定需要建立索引 。
2.3 内连接关联的字段建立索引我们知道，左连接和右连接查询的数据分别是完全包含左表数据，完全包含右表数据，而内连接（inner join 或join） 则是取交集（共有的部分），在这种情况下，驱动表的选择是由mysql优化器自动选择的；
在上面的基础上，首先移除两张表的索引
ALTER TABLE `user` DROP INDEX idx_account;
ALTER TABLE `tenant` DROP INDEX idx_name;
使用explain语句进行分析
然后给user表的account字段添加索引，再次执行explain我们发现，user表竟然被当作是被驱动表了；
此时，如果我们给tenant表的tenant_name加索引，并移除user表的account索引，得出的结果竟然都没有走索引，再次说明，使用内连接的情况下，查询优化器将会根据自己的判断进行选择；
3、子查询优化子查询在日常编写业务的SQL时也是使用非常频繁的做法，不是说子查询不能用，而是当数据量超出一定的范围之后，子查询的性能下降是很明显的，关于这一点，本人在日常工作中深有体会；
比如下面这条sql，由于student表数据量较大，执行起来耗时非常长，可以看到耗费了将近3秒；
登录后复制selectst.*fromstudentstwherest.classIdin(selectidfromclasswhereid>100);
通过执行explain进行分析得知，内层查询 id > 100的子查询尽管用上了主键索引，但是由于结果集太大，带入到外层查询，即作为in的条件时，查询优化器还是走了全表扫描；
针对上面的情况，可以考虑下面的优化方式
select st.id from student st join class cl on st.classId = cl.id where cl.id > 100;
子查询性能低效的原因
子查询时，MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表 ，然后外层查询语句从临时表中查询记录，查询完毕后，再撤销这些临时表 。这样会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询；
子查询结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不能走索引 ，所以查询性能会受到一定的影响；
对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；
一个真实的案例使用mysql查询时，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表 ，其速度比子查询要快 ，如果查询中使用索引的话，性能就会更好，尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS，用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代；
在下面的这段sql中，优化前使用的是子查询，在一次生产问题的性能分析中，发现某个tenant_id下的数据达到了35万多，这样直接导致某个列表页面的接口查询耗时达到了5秒左右；
找到了问题的根源后，尝试使用上面的优化思路进行解决即可，优化后的sql大概如下，
4、排序（order by）优化在mysql，排序主要有两种方式
Using filesort : 通过表索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort
buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序；
Using index : 通过有序的索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高；
4.1 使用age字段进行排序对于以上两种排序方式，Using index的性能高，而Using filesort的性能低，我们在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index
由于age字段未加索引，查询结果按照age排序的时候发现使用了filesort，排序性能较低；
给age字段添加索引，再次使用order by时就走了索引；
4.2 使用多字段进行排序通常在实际业务中，参与排序的字段往往不只一个，这时候，就可以对参与排序的多个字段创建联合索引；
如下根据stuno和age排序
给stuno和age添加联合索引
create index idx_stuno_age on `student`(stuno,age);
再次分析时结果如下，此时排序走了索引
关于多字段排序时的注意事项1）排序时，需要满足最左前缀法则,否则也会出现 filesort；
在上面我们创建的联合索引顺序是stuno和age，即stuno在前面，而age在后，如果查询的时候调换排序顺序会怎样呢？通过分析结果发现，走了filesort；
2）排序时，排序的类型保持一致
在保持字段排序顺序不变时，默认情况下，如果都按照升序或者降序时，order by可以使用index，如果一个是升序，另一个是降序会如何呢？分析发现，这种情况下也会走filesort；
5、分组（group by）优化group by 的优化策略和order by 的优化策略非常像，主要列举如下几个要点：
group by 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引；
group by 先排序再分组，遵照索引建的最佳左前缀法则；
当无法使用索引列时，增大 max_length_for_sort_data 和 sort_buffer_size 参数的设置；
where效率高于having，能写在where限定的条件就不要写在having中了；
减少使用order by，能不排序就不排序，或将排序放到程序去做。Order by、groupby、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的；
如果sql包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢；
5.1 给group by的字段添加索引如果字段未加索引，分析结果如下，这种结果性能显然很低效
给stuno添加索引之后
给stuno和age添加联合索引
如果不遵循最佳左前缀，group by 性能将会比较低效
遵循最佳左前缀的情况如下
6、count 优化count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行判断，如果 count 函数的参数不是NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值；
用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）
如下列举了count的几种写法的详细说明
| 用法 | 说明 |
| count（主键） | InnoDB 会遍历整张表，把每一行的主键id值都取出来，返回给服务层，服务层拿到主键后，直接按行进行累加(主键不可能为null)； |
| count(*) | InnoDB不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加; |
| count（字段） | 没有not null 约束 : InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加，有not null 约束：InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加； |
| count（数字） | InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加； |
经验值总结
按照效率排序来看，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)，所以尽量使用 count(*)
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