mysql數據庫有哪些優化技巧

小編給大家分享一下mysql數據庫有哪些優化技巧，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

1.為查詢緩存優化你的查詢

大多數的 MySQL 服務器都開啟了查詢緩存。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被 MySQL 的數據庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到一個緩存中，這樣，后續的相同的查詢就不用操作表而直接訪問緩存結果了。
這里最主要的問題是，對于程序員來說，這個事情是很容易被忽略的。因為，我們某些查詢語句會讓 MySQL 不使用緩存。請看下面的示例:

上面兩條 SQL 語句的差別就是 CURDATE() ，MySQL 的查詢緩存對這個函數不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的諸如此類的 SQL 函數都不會開啟查詢緩存，因為這些函數的返回是會不定的易變的。所以，你所需要的就是用一個變量來代替 MySQL 的函數，從而開啟緩存。

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查詢

使用 EXPLAIN 關鍵字可以讓你知道 MySQL 是如何處理你的 SQL 語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結構的性能瓶頸。
EXPLAIN 的查詢結果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的數據表是如何被搜索和排序的……等等，等等。
挑一個你的 SELECT 語句(推薦挑選那個最復雜的，有多表聯接的)，把關鍵字 EXPLAIN 加到前面。你可以使用 phpmyadmin 來做這個事。然后，你會看到一張表格。下面的這個示例中，我們忘記加上了 group_id 索引，并且有表聯接：

當我們為 group_id 字段加上索引后：

我們可以看到，前一個結果顯示搜索了 7883 行，而后一個只是搜索了兩個表的 9 和 16 行。查看 rows 列可以讓我們找到潛在的性能問題。

3. 當只要一行數據時使用 LIMIT 1 1

當你查詢表的有些時候，你已經知道結果只會有一條結果，但因為你可能需要去 fetch 游標，或是你也許會去檢查返回的記錄數。
在這種情況下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一樣，MySQL 數據庫引擎會在找到一條數據后停止搜索，而不是繼續往后查少下一條符合記錄的數據。
下面的示例，只是為了找一下是否有“中國”的用戶，很明顯，后面的會比前面的更有效率。(請注意，第一條中是 Select *，第二條是 Select 1)

4. 為搜索字段建索引

索引并不一定就是給主鍵或是唯一的字段。如果在你的表中，有某個字段你總要會經常用來做搜索，那么，請為其建立索引吧

從上圖你可以看到那個搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”，一個是建了索引，一個是沒有索引，性能差了 4 倍左右。
另外，你應該也需要知道什么樣的搜索是不能使用正常的索引的。例如，當你需要在一篇大的文章中搜索一個詞時，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引可能是沒有意義的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一個索引(比如說：搜索關鍵詞或是 Tag 什么的)

5. 在 Join 表的時候使用相同類型的例

如果你的應用程序有很多 JOIN 查詢，你應該確認兩個表中 Join 的字段是被建過索引的。這樣，MySQL 內部會啟動為你優化 Join 的 SQL 語句的機制。
而且，這些被用來 Join 的字段，應該是相同的類型的。例如：如果你要把DECIMAL 字段和一個 INT 字段 Join 在一起，MySQL 就無法使用它們的索引。對于那些 STRING 類型，還需要有相同的字符集才行。(兩個表的字符集有可能不一樣)

6. 千萬不要 ORDER BY RAND()

想打亂返回的數據行?隨機挑一個數據?真不知道誰發明了這種用法，但很多新手很喜歡這樣用。但你確不了解這樣做有多么可怕的性能問題。
如果你真的想把返回的數據行打亂了，你有 N 種方法可以達到這個目的。這樣使用只讓你的數據庫的性能呈指數級的下降。這里的問題是：MySQL 會不得不去執行 RAND()函數(很耗 CPU 時間)，而且這是為了每一行記錄去記行，然后再對其排序。就算是你用了 Limit 1 也無濟于事(因為要排序)

下面的示例是隨機挑一條記錄:

7.避免 SELECT *

從數據庫里讀出越多的數據，那么查詢就會變得越慢。并且，如果你的數據庫服務器和 WEB 服務器是兩臺獨立的服務器的話，這還會增加網絡傳輸的負載。所以，你應該養成一個需要什么就取什么的好的習慣。

8. 永遠為每張表設置一個 ID

我們應該為數據庫里的每張表都設置一個 ID 做為其主鍵，而且最好的是一個 INT 型的(推薦使用 UNSIGNED)，并設置上自動增加的 AUTO_INCREMENT 標志。
就算是你 users 表有一個主鍵叫 “email”的字段，你也別讓它成為主鍵。使用 VARCHAR 類型來當主鍵會使用得性能下降。另外，在你的程序中，你應該使用表的 ID 來構造你的數據結構。
而且，在 MySQL 數據引擎下，還有一些操作需要使用主鍵，在這些情況下，主鍵的性能和設置變得非常重要，比如，集群，分區……
在這里，只有一個情況是例外，那就是“關聯表”的“外鍵”，也就是說，這個表的主鍵，通過若干個別的表的主鍵構成。我們把這個情況叫做“外鍵”。比如：有一個“學生表”有學生的 ID，有一個“課程表”有課程 ID，那么，“成績表”就是“關聯表”了，其關聯了學生表和課程表，在成績表中，學生 ID 和課程 ID 叫“外鍵”其共同組成主鍵。

9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 類型是非常快和緊湊的。在實際上，其保存的是 TINYINT，但其外表上顯示為字符串。這樣一來，用這個字段來做一些選項列表變得相當的完美。
如果你有一個字段，比如“性別”，“國家”，“民族”，“狀態”或“部門”，你知道這些字段的取值是有限而且固定的，那么，你應該使用 ENUM而不是 VARCHAR。
MySQL 也有一個“建議”(見第十條)告訴你怎么去重新組織你的表結構。當你有一個 VARCHAR 字段時，這個建議會告訴你把其改成 ENUM 類型。使用PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相關的建議

10. 從 PROCEDURE ANALYSE() 取得建議

PROCEDURE ANALYSE() 會讓 MySQL 幫你去分析你的字段和其實際的數據，并會給你一些有用的建議。只有表中有實際的數據，這些建議才會變得有用，因為要做一些大的決定是需要有數據作為基礎的。
例如，如果你創建了一個 INT 字段作為你的主鍵，然而并沒有太多的數據，那么，PROCEDURE ANALYSE()會建議你把這個字段的類型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一個 VARCHAR 字段，因為數據不多，你可能會得到一個讓你把它
改成 ENUM 的建議。這些建議，都是可能因為數據不夠多，所以決策做得就不夠準。
在 phpmyadmin 里，你可以在查看表時，點擊 “Propose table structure” 來查看這些建議

一定要注意，這些只是建議，只有當你的表里的數據越來越多時，這些建議才會變得準確。一定要記住，你才是最終做決定的人

11. 盡可能的使用 NOT NULL

除非你有一個很特別的原因去使用 NULL 值，你應該總是讓你的字段保持NOT NULL。這看起來好像有點爭議，請往下看。
首先，問問你自己“Empty”和“NULL”有多大的區別(如果是 INT，那就是 0 和 NULL)?如果你覺得它們之間沒有什么區別，那么你就不要使用 NULL。(你知道嗎?在 Oracle 里，NULL 和 Empty 的字符串是一樣的!)
不要以為 NULL 不需要空間，其需要額外的空間，并且，在你進行比較的時候，你的程序會更復雜。 當然，這里并不是說你就不能使用 NULL 了，現實情況是很復雜的，依然會有些情況下，你需要使用 NULL 值。

12.Prepared Statements

Prepared Statements 很像存儲過程，是一種運行在后臺的 SQL 語句集合，我們可以從使用 prepared statements 獲得很多好處，無論是性能問題還是安全問題。
Prepared Statements 可以檢查一些你綁定好的變量，這樣可以保護你的程序不會受到“SQL 注入式”攻擊。當然，你也可以手動地檢查你的這些變量，然而，手動的檢查容易出問題，而且很經常會被程序員忘了。當我們使用一些framework 或是 ORM 的時候，這樣的問題會好一些。
性能方面，當一個相同的查詢被使用多次的時候，這會為你帶來可觀的性能優勢。你可以給這些 Prepared Statements 定義一些參數，而 MySQL 只會解析一次。
雖然最新版本的 MySQL 在傳輸 Prepared Statements 是使用二進制形式，所以這會使得網絡傳輸非常有效率。
當然，也有一些情況下，我們需要避免使用 Prepared Statements，因為其不支持查詢緩存。但據說版本 5.1 后支持了。
在 PHP 中要使用 prepared statements，你可以查看其使用手冊：mysql擴展 或是使用數據庫抽象層，如： PDO.

13. 無緩沖的查詢

正常的情況下，當你在當你在你的腳本中執行一個 SQL 語句的時候，你的程序會停在那里直到沒這個 SQL 語句返回，然后你的程序再往下繼續執行。你可以使用無緩沖查詢來改變這個行為。
mysql_unbuffered_query() 發送一個 SQL 語句到 MySQL 而并不像mysql_query()一樣去自動 fethch 和緩存結果。這會相當節約很多可觀的內存，尤其是那些會產生大量結果的查詢語句，并且，你不需要等到所有的結果都返回，只需要第一行數據返回的時候，你就可以開始馬上開始工作于查詢結果了。
然而，這會有一些限制。因為你要么把所有行都讀走，或是你要在進行下一次的查詢前調用 mysql_free_result() 清除結果。而且， mysql_num_rows()或 mysql_data_seek() 將無法使用。所以，是否使用無緩沖的查詢你需要仔細考慮。

14. 把 IP 地址存成 UNSIGNED INT

很多程序員都會創建一個 VARCHAR(15) 字段來存放字符串形式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形來存放，只需要 4 個字節，并且你可以有定長的字段。而且，這會為你帶來查詢上的優勢，尤其是當你需要使用這樣的 WHERE 條件：IP between ip1 and ip2。
我們必需要使用 UNSIGNED INT，因為 IP 地址會使用整個 32 位的無符號整型。
而你的查詢，你可以使用 INET_ATON() 來把一個字符串 IP 轉成一個整型，并使用 INET_NTOA() 把一個整形轉成一個字符串 IP。在 PHP 中，也有這樣的函數 ip2long() 和 long2ip()。

15. 固定長度的表會更快

如果表中的所有字段都是“固定長度”的，整個表會被認為是 “static”或 “fixed-length”。 例如，表中沒有如下類型的字段： VARCHAR，TEXT。只要你包括了其中一個這些字段，那么這個表就不是“固定長度靜態表”了，這樣，MySQL 引擎會用另一種方法來處理。
固定長度的表會提高性能，因為 MySQL 搜尋得會更快一些，因為這些固定的長度是很容易計算下一個數據的偏移量的，所以讀取的自然也會很快。而如果字段不是定長的，那么，每一次要找下一條的話，需要程序找到主鍵。
并且，固定長度的表也更容易被緩存和重建。不過，唯一的副作用是，固定長度的字段會浪費一些空間，因為定長的字段無論你用不用，他都是要分配那么多的空間。

使用“垂直分割”技術(見下一條)，你可以分割你的表成為兩個一個是定長的，一個則是不定長的。

16. 垂直分割

“垂直分割”是一種把數據庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的復雜度和字段的數目，從而達到優化的目的。(以前，在銀行做過項目，見過一張表有 100 多個字段，很恐怖)

示例一：在 Users 表中有一個字段是家庭地址，這個字段是可選字段，相比起，而且你在數據庫操作的時候除了個人信息外，你并不需要經常讀取或是改寫這個字段。那么，為什么不把他放到另外一張表中呢? 這樣會讓你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的時候，我對于用戶表來說，只有用戶ID，用戶名，口令，用戶角色等會被經常使用。小一點的表總是會有好的性
能。

示例二： 你有一個叫 “last_login” 的字段，它會在每次用戶登錄時被更新。但是，每次更新時會導致該表的查詢緩存被清空。所以，你可以把這個字段放到另一個表中，這樣就不會影響你對用戶 ID，用戶名，用戶角色的不停地讀取了，因為查詢緩存會幫你增加很多性能。

另外，你需要注意的是，這些被分出去的字段所形成的表，你不會經常性地去 Join 他們，不然的話，這樣的性能會比不分割時還要差，而且，會是極數級的下降

17.拆分大的 DELETE 或 INSERT 語句

如果你需要在一個在線的網站上去執行一個大的 DELETE 或 INSERT 查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。
Apache 會有很多的子進程或線程。所以，其工作起來相當有效率，而我們的服務器也不希望有太多的子進程，線程和數據庫鏈接，這是極大的占服務器資源的事情，尤其是內存。
如果你把你的表鎖上一段時間，比如 30 秒鐘，那么對于一個有很高訪問量的站點來說，這 30 秒所積累的訪問進程/線程，數據庫鏈接，打開的文件數，可能不僅僅會讓你泊 WEB 服務 Crash，還可能會讓你的整臺服務器馬上掛了。
所以，如果你有一個大的處理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 條件是一個好的方法。下面是一個示例：

18.越小的列會越快

對于大多數的數據庫引擎來說，硬盤操作可能是最重大的瓶頸。所以，把你的數據變得緊湊會對這種情況非常有幫助，因為這減少了對硬盤的訪問。
參看 MySQL 的文檔 Storage Requirements 查看所有的數據類型。
如果一個表只會有幾列罷了(比如說字典表，配置表)，那么，我們就沒有理由使用 INT 來做主鍵，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 會更經濟一些。如果你不需要記錄時間，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。
當然，你也需要留夠足夠的擴展空間，不然，你日后來干這個事，你會死的很難看，參看 Slashdot 的例子(2009 年 11 月 06 日)，一個簡單的 ALTER TABLE 語句花了 3 個多小時，因為里面有一千六百萬條數據。

19. 選擇正確的存儲引擎

在 MySQL 中有兩個存儲引擎 MyISAM 和 InnoDB，每個引擎都有利有弊。酷殼以前文章《MySQL: InnoDB 還是 MyISAM?》討論和這個事情。
MyISAM 適合于一些需要大量查詢的應用，但其對于有大量寫操作并不是很好。甚至你只是需要 update 一個字段，整個表都會被鎖起來，而別的進程，就算是讀進程都無法操作直到讀操作完成。另外，MyISAM 對于 SELECT COUNT(*)這類的計算是超快無比的。
InnoDB 的趨勢會是一個非常復雜的存儲引擎，對于一些小的應用，它會比MyISAM 還慢。他是它支持“行鎖” ，于是在寫操作比較多的時候，會更優秀。并且，他還支持更多的高級應用，比如：事務。

20. 使用一個對象關系映射器 (Object Relational Mapper)

使用 ORM (Object Relational Mapper)，你能夠獲得可靠的性能增漲。一個ORM 可以做的所有事情，也能被手動的編寫出來。但是，這需要一個高級專家。
ORM 的最重要的是“Lazy Loading”，也就是說，只有在需要的去取值的時候才會去真正的去做。但你也需要小心這種機制的副作用，因為這很有可能會因為要去創建很多很多小的查詢反而會降低性能。
ORM 還可以把你的 SQL 語句打包成一個事務，這會比單獨執行他們快得多得多。
目前，個人最喜歡的 PHP 的 ORM 是：Doctrine

21. 小心 “ 永久鏈接 ”

“永久鏈接”的目的是用來減少重新創建 MySQL 鏈接的次數。當一個鏈接被創建了，它會永遠處在連接的狀態，就算是數據庫操作已經結束了。而且，自從我們的 Apache 開始重用它的子進程后——也就是說，下一次的 HTTP 請求會重用 Apache 的子進程，并重用相同的 MySQL 鏈接。
在理論上來說，這聽起來非常的不錯。但是從個人經驗(也是大多數人的)上來說，這個功能制造出來的麻煩事更多。因為，你只有有限的鏈接數，內存問題，文件句柄數，等等。
而且，Apache 運行在極端并行的環境中，會創建很多很多的了進程。這就是為什么這種“永久鏈接”的機制工作地不好的原因。在你決定要使用“永久鏈接”之前，你需要好好地考慮一下你的整個系統的架構

22.sql優化之索引優化

1.獨立的列

在進行查詢時，索引列不能是表達式的一部分，也不能是函數的參數，否則無法使用索引。
例如下面的查詢不能使用 actor_id 列的索引：

#這是錯誤的SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

優化方式：可以將表達式、函數操作移動到等號右側。如下：

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id  = 5 - 1;

2.多列索引

在需要使用多個列作為條件進行查詢時，使用多列索引比使用多個單列索引性能更好。
例如下面的語句中，最好把actor_id 和 film_id 設置為多列索引。猿輔導有道題，詳見鏈接，可以讓理解更深刻。

SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actorWHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

3.索引列的順序

讓選擇性最強的索引列放在前面。
索引的選擇性是指：不重復的索引值和記錄總數的比值。最大值為 1，此時每個記錄都有唯一的索引與其對應。選擇性越高，每個記錄的區分度越高，查詢效率也越高。

例如下面顯示的結果中 customer_id 的選擇性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;

#結果如下
staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(*): 16049

4.前綴索引

對于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 類型的列，必須使用前綴索引，只索引開始的部分字符。

前綴長度的選取需要根據索引選擇性來確定。

5.覆蓋索引

索引包含所有需要查詢的字段的值。具有以下優點：

1.索引通常遠小于數據行的大小，只讀取索引能大大減少數據訪問量。
2.一些存儲引擎（例如 MyISAM）在內存中只緩存索引，而數據依賴于操作系統來緩存。因此，只訪問索引可以不使用系統調用（通常比較費時）。
3.對于 InnoDB 引擎，若輔助索引能夠覆蓋查詢，則無需訪問主索引。

6.優先使用索引，避免全表掃描

mysql在使用like進行模糊查詢的時候把%放后面，避免開頭模糊查詢
因為mysql在使用like查詢的時候只有使用后面的%時，才會使用到索引。

如：’%ptd_’ 和 ‘%ptd_%’ 都沒有用到索引；而 ‘ptd_%’ 使用了索引。

#進行全表查詢，沒有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%';
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_';

#有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';

再比如：經常用到的查詢數據庫中姓張的所有人：

SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '張%';

7.盡量避免使用in 和not in，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描。

比如：

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

優化方式：如果是連續數值，可以用between代替。如下：

SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3

如果是子查詢，可以用exists代替。如下：

SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

8.盡量避免使用or，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描

如：

SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3

優化方式：可以用union代替or。如下：

SELECT * FROM t WHERE id = 1UNIONSELECT * FROM t WHERE id = 3

9.盡量避免進行null值的判斷，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描

SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

優化方式：可以給字段添加默認值0，對0值進行判斷。如下：

SELECT * FROM t WHERE score = 0

10.盡量避免在where條件中等號的左側進行表達式、函數操作，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描

同第1個，單獨的列；

SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

優化方式：可以將表達式、函數操作移動到等號右側。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

11.當數據量大時，避免使用where 1=1的條件。通常為了方便拼裝查詢條件，我們會默認使用該條件，數據庫引擎會放棄索引進行全表掃描

SELECT * FROM t WHERE 1=1

優化方式：用代碼拼裝sql時進行判斷，沒where加where，有where加and。
索引的好處：建立索引后，查詢時不會掃描全表，而會查詢索引表鎖定結果。
索引的缺點：在數據庫進行DML操作的時候，除了維護數據表之外，還需要維護索引表，運維成本增加。
應用場景：數據量比較大，查詢字段較多的情況。

索引規則：

1.選用選擇性高的字段作為索引，一般unique的選擇性最高；
2.復合索引：選擇性越高的排在越前面。（左前綴原則）；
3.如果查詢條件中兩個條件都是選擇性高的，最好都建索引；

23.SQL優化之查詢優化

1.使用Explain進行分析

Explain 用來分析 SELECT 查詢語句，開發人員可以通過分析 Explain 結果來優化查詢語句。

比較重要的字段有：

select_type : 查詢類型，有簡單查詢、聯合查詢、子查詢等；
key : 使用的索引；
rows : 掃描的行數；

2.優化數據訪問

1.減少請求的數據量

只返回必要的列：最好不要使用 SELECT * 語句。
只返回必要的行：使用 LIMIT 語句來限制返回的數據。
緩存重復查詢的數據：使用緩存可以避免在數據庫中進行查詢，特別在要查詢的數據經常被重復查詢時，緩存帶來的查詢性能提升將會是非常明顯的。

2.減少服務器端掃描的行數

最有效的方式是使用索引來覆蓋查詢。

3.重構查詢方式

1.切分大查詢

一個大查詢如果一次性執行的話，可能一次鎖住很多數據、占滿整個事務日志、耗盡系統資源、阻塞很多小的但重要的查詢。

2.分解大連接查詢

將一個大連接查詢分解成對每一個表進行一次單表查詢，然后在應用程序中進行關聯，這樣做的好處有：

讓緩存更高效：對于連接查詢，如果其中一個表發生變化，那么整個查詢緩存就無法使用。而分解后的多個查詢，即使其中一個表發生變化，對其它表的查詢緩存依然可以使用。
分解成多個單表查詢，這些單表查詢的緩存結果更可能被其它查詢使用到，從而減少冗余記錄的查詢。
減少鎖競爭；
在應用層進行連接，可以更容易對數據庫進行拆分，從而更容易做到高性能和可伸縮。
查詢本身效率也可能會有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替連接查詢，可以讓 MySQL 按照 ID 順序進行查詢，這可能比隨機的連接要更高效。

SELECT * FROM tab
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';

SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);

24.分析查詢語句

通過對查詢語句的分析，可以了解查詢語句執行的情況，找出查詢語句執行的瓶頸，從而優化查詢語句。mysql中提供了EXPLAIN語句和DESCRIBE語句，用來分析查詢語句。
EXPLAIN語句的基本語法如下：
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options;
使用EXTENED關鍵字,EXPLAIN語句將產生附加信息。select_options是select語句的查詢選項，包括from where子句等等。
執行該語句，可以分析EXPLAIN后面的select語句的執行情況，并且能夠分析出所查詢的表的一些特征。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user;
查詢結果進行解釋說明：
a、id：select識別符，這是select的查詢序列號。
b、select_type：標識select語句的類型。
它可以是以下幾種取值：
b1、SIMPLE（simple）表示簡單查詢，其中不包括連接查詢和子查詢。
b2、PRIMARY（primary）表示主查詢，或者是最外層的查詢語句。
b3、UNION（union）表示連接查詢的第2個或者后面的查詢語句。
b4、DEPENDENT UNION（dependent union）連接查詢中的第2個或者后面的select語句。取決于外面的查詢。
b5、UNION RESULT（union result）連接查詢的結果。
b6、SUBQUERY（subquery）子查詢的第1個select語句。
b7、DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）子查詢的第1個select,取決于外面的查詢。
b8、DERIVED（derived）導出表的SELECT(FROM子句的子查詢)。
c、table：表示查詢的表。
d、type：表示表的連接類型。
下面按照從最佳類型到最差類型的順序給出各種連接類型。
d1、system，該表是僅有一行的系統表。這是const連接類型的一個特例。
d2、const，數據表最多只有一個匹配行，它將在查詢開始時被讀取，并在余下的查詢優化中作為常量對待。const表查詢速度很快，因為它們只讀一次。const用于使用常數值比較primary key或者unique索引的所有部分的場合。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
d3、eq_ref，對于每個來自前面的表的行組合，從該表中讀取一行。當一個索引的所有部分都在查詢中使用并且索引是UNIQUE或者PRIMARY KEY時候，即可使用這種類型。eq_ref可以用于使用“=”操作符比較帶索引的列。比較值可以為常量或者一個在該表前面所讀取的表的列的表達式。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user,db_company WHERE user.company_id = db_company.id;
d4、ref對于來自前面的表的任意行組合，將從該表中讀取所有匹配的行。這種類型用于所以既不是UNION也不是primaey key的情況，或者查詢中使用了索引列的左子集，即索引中左邊的部分組合。ref可以用于使用=或者<=>操作符的帶索引的列。
d5、ref_or_null，該連接類型如果ref，但是如果添加了mysql可以專門搜索包含null值的行，在解決子查詢中經常使用該連接類型的優化。
d6、index_merge，該連接類型表示使用了索引合并優化方法。在這種情況下，key列包含了使用的索引的清單，key_len包含了使用的索引的最長的關鍵元素。
d7、unique_subquery，該類型替換了下面形式的in子查詢的ref。是一個索引查詢函數，可以完全替代子查詢，效率更高。
d8、index_subquery，該連接類型類似于unique_subquery，可以替換in子查詢，但是只適合下列形式的子查詢中非唯一索引。
d9、range，只檢索給定范圍的行，使用一個索引來選擇行。key列顯示使用了那個索引。key_len包含所使用索引的最長關鍵元素。當使用=，<>,>,>=,<,<=,is null,<=>，between或者in操作符，用常量比較關鍵字列時，類型為range。
d10、index,該連接類型與all相同，除了只掃描索引樹。著通常比all快，引文索引問價通常比數據文件小。
d11、all，對于前面的表的任意行組合，進行完整的表掃描。如果表是第一個沒有標記const的表，這樣不好，并且在其他情況下很差。通常可以增加更多的索引來避免使用all連接。
e、possible_keys:possible_keys列指出mysql能使用那個索引在該表中找到行。如果該列是null，則沒有相關的索引。在這種情況下，可以通過檢查where子句看它是否引起某些列或者適合索引的列來提高查詢性能。如果是這樣，可以創建適合的索引來提高查詢的性能。
f、key：表示查詢實際使用到的索引，如果沒有選擇索引，該列的值是null，要想強制mysql使用或者忽視possible_key列中的索引，在查詢中使用force index、use index或者ignore index。
g、key_len：表示mysql選擇索引字段按照字節計算的長度，如果健是null，則長度為null。注意通過key_len值可以確定mysql將實際使用一個多列索引中的幾個字段。
h、ref:表示使用那個列或者常數或者索引一起來查詢記錄。
i、rows:顯示mysql在表中進行查詢必須檢查的行數。
j、Extra:該列mysql在處理查詢時的詳細信息。

以上是“mysql數據庫有哪些優化技巧”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！