MySQL有哪些性能优化方式？这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识，就像要考你计算机网络的知识时，问你“输入URL回车之后，究竟发生了什么”一样，看看你能说出多少了。
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爱可生 DBA 团队成员，在公司负责项目中处理数据库问题，喜欢学习技术，钻研技术问题。
说实话，这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识，可以扯出一大堆，就像要考你计算机网络的知识时，问你“输入URL回车之后，究竟发生了什么”一样，看看你能说出多少了。
之前腾讯面试的实话，也问到这个问题了，不过答的很不好，之前没去想过相关原因，导致一时之间扯不出来。所以今天，我带大家来详细扯一下有哪些原因，相信你看完之后一定会有所收获，不然你打我。
Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
不知道你有没有这种感觉，那些所谓的数据结构和算法，在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到，可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
可能是经常处理业务，最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么，让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了，对于这类需求，我已经有了一套比较官方的回答思路，我来说，大家看，看看还有什么没有考虑到的地方，欢迎指正。
通常在查询处理较多大数据表中，我们会加上索引来提高查询效率。 但有时候偏偏加上索引之后，查询还是很慢，其实是你的索引失效了！ 索引失效规则 全值匹配 最佳左前缀法则 不在索引列上做任何操作（计算、函数
需要理解MySQL对多表连接的处理方式，首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表，也就是说以哪个表为基准，在处理此类问题时，MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法：哪个表的结果集小，就以哪个表为驱动表，当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。
写数据库，我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
优化思路：数据库中不存longtext字段，新增blob字段，将文本在后端压缩为bytep[]存到blob二进制字段中，查询时返回。理由：zip是现在成熟的压缩算法，基于LZ77算法和哈夫曼编码，可以把文本(String)较大程度地压缩为byte[]。注：不建议再把压缩后的byte[] BASE64为String，因为BASE64是一种编码方式。
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
视图是虚拟表或逻辑表，它被定义为具有连接的SQL SELECT查询语句。因为数据库视图与数据库表类似，它由行和列组成，因此可以根据数据库表查询数据。其内容由查询定义。
方法5: 利用MySQL支持ORDER操作可以利用索引快速定位部分元组,避免全表扫描
Excel自动化和Tableau自动化的原理一致，也是通过连接MySQL实现数据自动更新。相较于Tableau自动化，Excel自动化更利于分享给业务或管理层，但缺点是处理大量级数据会显得很慢。
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎，那么请选择InnoDB，Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB，早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合：(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。 InnoDB适合：(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
通过本专题可以看到，索引是一个非常复杂的话题！MySQL和存储引擎访问数据的方式，加上索引的特性，使得索引成为一个影响数据访问的有力而灵活的工作(无论数据是在磁盘中还是在内存中)。 在MySQL中，大多数情况下都会使用B-Tree索引。其他类型的索引大多只适用于特殊的目的。如果在合适的场景中使用索引，将大大提高查询的响应时间。最后回顾一下这些特性以及如何使用B-Tree索引。 在选择索引和编写利用这些索引的查询时，有如下三个原则始终需要记住:
这一期，我们通过工具来分析一下：MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划，以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL？
无论是秋招还是社招，在面试中 MySQL 被问到频率基本是 100%，被问到最多的当属索引和一些性能优化，例如慢查询的排查啊， sql 执行的很慢的原因啊，等等。
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、index和ALL
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，并明白高效和低效的原因何在，这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
天天听人家说 ”查询优化“，以前用sqlite的时候总是不能理解，优化啥？不就那么些语句嘛。 入门MySQL之初，老师讲过一些，大致有点了解。入门（二）的时候写了索引，又了解了一点。 今天再来了解一下具体该如何个 ”查询优化“法。
最近遇到一个慢sql，在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系，总结了下问题。
(使用的数据库：MYSQL 5.7 版本，InnoDB 引擎) 自从服务加了Skywalking后，将大部分慢接口暴露出来。于是就有了这次慢接口的优化。大概的优化过程。
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
本文转载自博主编程老高的如何取SQL结果集的第一条记录的博客，特此记录一下。 因为之前使用的SQLServer数据库比较多，今天要查询MySQL数据库中的一张表时查询速度很慢，因为里面存放了base64编码的图片信息，半天打不开表。于是想使用SQLServer中SELECT TOP 1 * FROM t_testTbl;的功能呢。这里以SQLSever、MySQL、Oracle这3种主流关系型数据库为例，看一下对应数据库中是如何取SQL结果集的第一条记录。
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL：
本人在做测试服务的过程中，开发了一个功能，就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id，功能非常简单，就是执行sql语句，处理返回结果，再返回。
事情的起因是，我们的一个项目经理需要对一个数据库的信息进行查询，SQL 人家都会写的。（语句已经经过处理字段名，和原有的语句不同）语句并不复杂， mysql 5.7.23
在这个学习案例中,最后要介绍的是排序。使用文件排序对小数据集是很快的，但如果个查询匹配的结果有上百万行的话会怎样?例如如果 WHERE子句只有sex列，如何排序? 对于那些选择性非常低的
昨天，群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis，这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页，而不是架构如何设计！
某采用云数据库的网站用户反映业务访问速度很慢，查询一条数据库的数据时间很长，怀疑是云数据库的性能问题，为此引出了今天的讨论课题。
当你运行一条sql执行很慢的时候，可以使用explain sql，"explain"相当于mysql中的优化器，可以很好的分析性能瓶颈。
在项目中我们会经常遇到慢查询，当我们遇到慢查询的时候一般都要开启慢查询日志，并且分析慢查询日志，找到慢sql，然后用explain来分析
EXPLAIN显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。也就是校验sql语句是否使用了索引，以及sql语句的查询效率。
在我们日常开发中，分页查询是必不可少的，可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD，所以分页的查询也接触的不少，你们都是怎么实现的呢？前不久的一段时间，我的一个同事突然找我寻求帮助，他说他写的sql查询太慢了，问我能不能帮他优化一下那条查询语句，经过一段时间的优化，我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒，然而想到知识应该学会分享，所以我今天打算写出这个优化过程，可以让更多的程序猿可以看到。
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
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