在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
现在从记录项目中的一点点做起。
（1）数据库中设置SQL慢查询
一、第一步.开启mysql慢查询方式一：修改配置文件 在 my.ini 增加几行: 主要是慢查询的定义时间（超过2秒就是慢查询），以及慢查询log日志记录（ slow_query_log）
方法二：通过MySQL数据库开启慢查询:
（2）分析慢查询日志
直接分析mysql慢查询日志 ,利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析sql慢查询语句
例如：执行EXPLAIN SELECT * FROM res_user ORDER BY modifiedtime LIMIT 0,1000
得到如下结果： 显示结果分析：
table | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | Extra EXPLAIN列的解释：
table 显示这一行的数据是关于哪张表的
type 这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL
rows 显示需要扫描行数
key 使用的索引
参数
MySQL 慢查询的相关参数解释：
slow_query_log：是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。
log-slow-queries ：旧版（5.6以下版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
slow-query-log-file：新版（5.6及以上版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
long_query_time：慢查询阈值，当查询时间多于设定的阈值时，记录日志。
log_queries_not_using_indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中（可选项）。
log_output：日志存储方式。log_output=’FILE’表示将日志存入文件，默认值是’FILE’。log_output=’TABLE’表示将日志存入数据库。
mysqldumpslow工具
在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活。
MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow
查看mysqldumpslow的帮助信息：
[root@DB-Server ~]# mysqldumpslow --help
Usage: mysqldumpslow [ OPTS... ] [ LOGS... ]
Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are
--verbose verbose
--debug debug
--help write this text to standard output
-v verbose
-d debug
-s ORDER what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), 'at' is default（排序方式）
al: average lock time（平均锁定时间）
ar: average rows sent（平均返回记录数）
at: average query time（平均查询时间）
c: count（访问计数）
l: lock time（锁定时间）
r: rows sent（返回记录）
t: query time（查询时间）
-r reverse the sort order (largest last instead of first)
-t NUM just show the top n queries（返回前面n条数据）
-a don't abstract all numbers to N and strings to 'S'
-n NUM abstract numbers with at least n digits within names
-g PATTERN grep: only consider stmts that include this string（正则匹配模式，大小写不敏感）
-h HOSTNAME hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard),
default is '*', i.e. match all
-i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script)
-l don't subtract lock time from total time
通常用mysqldumpslow得到mysql的sql语句再用explain具体分析
（3）常见的慢查询优化
（1）索引没起作用的情况
使用LIKE关键字的查询语句
在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置索引才会起作用。
增加中间表
对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。（3）分解关联查询
将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。
很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效，例如：
SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_id = tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
WHERE tag.tag = 'mysql';
分解为：
SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);
（4）优化LIMIT分页
在系统中需要分页的操作通常会使用limit加上偏移量的方法实现，同时加上合适的order by 子句。如果有对应的索引，通常效率会不错，否则MySQL需要做大量的文件排序操作。
一个非常令人头疼问题就是当偏移量非常大的时候，例如可能是limit 10000,20这样的查询，这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。
优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。
对于下面的查询：
select id,title from collect limit 90000,10;
该语句存在的最大问题在于**limit M,N中偏移量M太大**（我们暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响），导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件 的前M条记录，之后舍弃这M条记录并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。如果表非常大，且筛选字段没有合适的索引，且M特别大那么这样的代价是非常高的。 试想，如我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找，找到满足条件的100条记录，并记下下一次查询应该开始的位置，以便于下一次查询能直接从该位置 开始，这样就不必每次查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录，舍弃，在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。
方法一：虑筛选字段（title）上加索引
title字段加索引 （此效率如何未加验证）
方法二：先查询出主键id值
select id,title
from collect
where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1)
limit 10;
原理：先查询出90000条数据对应的主键id的值，然后直接通过该id的值直接查询该id后面的数据。
方法三：“关延迟联”
如果这个表非常大，那么这个查询可以改写成如下的方式：
Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);
这里的“关延迟联”将大大提升查询的效率，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用在优化关联查询中的limit。<br />[
](https://blog.csdn.net/qq_35571554/article/details/82800463)
方法四：建立复合索引 acct_id和create_time
select * from acct_trans_log WHERE acct_id = 3095 order by create_time desc limit 0,10
注意sql查询慢的原因都是:引起filesort
5）分析具体的SQL语句
1、两个表选哪个为驱动表，表面是可以以数据量的大小作为依据，但是实际经验最好交给mysql查询优化器自己去判断。
例如： select * from a where id in (select id from b );
对于这条sql语句它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。
mysql会把in子查询转换成exists相关子查询，所以它实际等同于这条sql语句：select from a where exists(select from b where b.id=a.id );
而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较，比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在，如果存在就行返回a表的这条记录。
exists查询有什么弊端？
由exists执行原理可知，a表(外表)使用不了索引，必须全表扫描，因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查（外表到里表中），顺序是固定死的。
如何优化？
建索引。但是由上面分析可知，要建索引只能在b表的id字段建，不能在a表的id上，mysql利用不上。
这样优化够了吗？还差一些。
由于exists查询它的执行计划只能拿着a表的数据到b表查（外表到里表中），虽然可以在b表的id字段建索引来提高查询效率。
但是并不能反过来拿着b表的数据到a表查，exists子查询的查询顺序是固定死的。
为什么要反过来？
因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问：在双方两个表的id字段上都建有索引时，到底是a表查b表的效率高，还是b表查a表的效率高？
该如何进一步优化？
把查询修改成inner join连接查询：select * from a inner join b on a.id=b.id; （但是仅此还不够，接着往下看）
为什么不用left join 和 right join？
这时候表之间的连接的顺序就被固定住了，比如左连接就是必须先查左表全表扫描，然后一条一条的到另外表去查询，右连接同理。仍然不是最好的选择。
为什么使用inner join就可以？
inner join中的两张表，如： a inner join b，但实际执行的顺序是跟写法的顺序没有半毛钱关系的，最终执行也可能会是b连接a，顺序不是固定死的。如果on条件字段有索引的情况下，同样可以使用上索引。
那我们又怎么能知道a和b什么样的执行顺序效率更高？
你不知道，我也不知道。谁知道？mysql自己知道。让mysql自己去判断（查询优化器）。具体表的连接顺序和使用索引情况，mysql查询优化器会对每种情况做出成本评估，最终选择最优的那个做为执行计划。
在inner join的连接中,mysql会自己评估使用a表查b表的效率高还是b表查a表高，如果两个表都建有索引的情况下，mysql同样会评估使用a表条件字段上的索引效率高还是b表的。
利用explain字段查看执行时运用到的key（索引）
而我们要做的就是：把两个表的连接条件的两个字段都各自建立上索引，然后explain 一下，查看执行计划，看mysql到底利用了哪个索引，最后再把没有使用索引的表的字段索引给去掉就行了。
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