Mysql慢优化
在mysql中，long_query_time的值为10，当sql语句执行的时间超过这个数值时，则会被记录到慢查询日志中。
Mysql语句查询流程
1、客户端发送sql语句到服务端；
2、服务端查看是否打开了缓存，若缓存打开，则查询缓存，若缓存命中，则直接返回从缓存中查询到的数据（在Msyql8.0中，已没有缓存的概念）；
3、使用分析器对sql语句进行语法分析，判断其是否有语法错误；
4、通过优化器生成后续执行计划；
5、通过执行器调用存储引擎的接口，执行sql语句。
定位慢sql的方法
日志查询：开启慢查询日志，并使用mysqldumpslow等命令分析慢查询日志，查找到慢sql语句。
服务监控：从业务的根基监控慢sql，主要通过字节码插桩、连接层扩展、使用ORM框架等方式，对服务中的慢sql进行监控和警示。
定位到慢sql后，通过explain命令对sql语句进行分析，查看慢sql的如何执行。
优化sql的方式
避免过多的列查询
进行查询时，尽量避免使用select *，使用select 列名的方式进行查询，只查询需要的列。
对于分页优化，通过延迟关联、书签两种方式。
延迟关联
对于延迟关联，在偏移量很大时，如limit 10000,10需要查询10010条数据然后舍去前10000数据，这样会造成不必要的查询资源浪费，因此可使用延迟关联，如下列sql：
select * from a where tid = "1" limit 10000,10该语句可被优化为先查询所需要的id，这些必须要满足tid="1"的条件，且limit同条件同为10000,10，因为未优化前，要先满足tid = "1"才能查询对应的偏移量，优化后的sql语句如下：
select * from a where id in (select id from a where tid = "1" limit 10000,10)in后面仅查询了id一个属性，因此浪费的查询开销更小，最后通过in只需要查询10条需要的数据。
该方法的主要思路是查询出需要的主键，然后主键表关联原表即可。
书签
对于书签，通过记录上一次查询返回的最后一行数据，下一次查询时从这个数据开始，避免了重复行的查询，一般通过属性>last_max_id作为条件，查询时不需要offset，只需要查询的数据即可。
索引优化
索引覆盖
使用非主键索引查询时需要回表，但如果索引的叶子节点中已包含了要查询的字段，则不需要进行回表查询，这种方法就是索引覆盖。将需要查询的字段与主键一起建立联合索引。
避免使用<>、!=等操作符
使用上述操作符会导致索引失效，可考虑使用>、<、=、between等代替上述操作符。
适当使用前缀索引
前缀索引适用于前几位区分度较大、字段长度很大的字段查询，如查询邮箱时，由于格式一般为@xxx.com，因此比较适合使用前缀索引，添加的方式：
alter table a add index index2(email(6))对于前缀索引，无法进行
避免在索引列上使用函数
在索引列上使用函数会导致索引失效，因为首先需要计算出函数值后再进行比较等操作，这样无法利用索引。
正确使用联合索引
对于联合索引的使用，需要满足最左前缀原则（也称最左匹配原则），指的是使用联合索引时查询条件从索引的最左侧的列开始，不跳过中间的列。
join优化
优化子查询
对于where、select列表中的子查询，往往会导致性能问题，因为可能会为每一行的外层查询执行一次子查询，而使用join可以对其进行优化。如下列sql语句，使用子查询的方式如下：
select * from a where id in (select id from b);那么查询a的每一行时，会执行子查询select id from b，导致性能下降，此时可使用join来进行优化：
select * from a ioin b on a.id = b.id此时连接后表中只有a、b数据表中id相等的数据行，和上述sql语句是等效的，同时减少了循环查询的次数。
小表驱动大表
在执行 join 操作时，尽量让行数较少的表驱动行数较多的表，这样可以减少查询过程中需要处理的数据量，同时连接得到的数据表的额外数据量也更少，减少了空间浪费，如下列sql语句：
select * from A left join B on A.id = B.id其中A数据表数据量较小，B数据表数据量较大。
适当增加冗余字段
对于一些查询频率较高的字段，可考虑使用增加冗余字段，在查询时不用使用join关联其他数据表，直接查询即可。
避免使用join关联过多的表
一般使用join关联不超过3个数据表。
union优化
union是用于关联两个或多个select查询的结果，对于使用union查询的语句，可将where、limit等条件查询语句，下推到各select中，每个分支仅处理满足条件的数据，减少了不必要的数据合并和过滤，如下列语句，在未实现条件下推时的查询如下：
select * from(select * from aunionselect * from b
)as c
where c.id = 1; 条件下推后，sql语句如下：
select * from a where id = 1
union
select * from b where id = 1;除上述方法外，还可利用索引的有序性，按照索引顺序扫描得出的自然有序结果，从而避免了排序操作。
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