在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的 合理方式运行而已。更多关于MySQL查询相关参照：http://www.cnblogs.com/clsn/p/8038964.html#_label6 系列文章。
数据库层面优化方式：
1.硬件
2.系统配置
3.数据库表结构
4.SQL及索引
优化工具：
sql优化10个原则:
原则1 : 尽量避免在列上进行运算，这样会导致索引失效。
例如原句为： SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2011；
优化为：SELECT * FROM t WHERE d >= '2011-01-01';
原则2 : 使用JO IN时，应该用小结果集驱动大结果集。同时把复杂的JO IN查询拆分成多 个Query。因为JOIN多个表时，可能导致更多的锁定和堵塞。
例如： SELECT * FROM a JOIN b ON a.id=b.idLEFT JOIN c ON c.time=a.dateLEFT JOIN d ON c.pid=b.aidLEFT JOIN e ON e.cid=a.did
原则3 : 注意L IK E模糊查询的使用，避免％ %。
例如原句为： SELECT * FROM t WHERE name LIKE '%de%'
优化为：SELECT * FROM t WHERE name>='de' AND name<'df'
原则4 : 仅列出需要查询的字段，这对速度不会有明显影响，主要考虑节省内存。
例如原句为： SELECT * FROM Member;
优化为：SELECT id,name,pwd FROM Member;
原则5 : 使用批量插入语句节省交互。
例如原句为： INSERT INTO t (id,name) VALUES (1,'a');INSERT INTO t (id,name) VALUES (2,'b');INSERT INTO t (id,name) VALUES (3,'c');
优化为： INSERT INTO t (id,name) VALUES (1,'a'),(2,'b'),(3,'c');
原则6: limit的基数比较大时使用between。
例如原句为： select * from article as article order by id limit 1000000,10
优化为：select * from article as article where id between 1000000 and 1000010 order by id
between限定比limit快，所以在海量数据访问时，建议用between或是where替换掉limit。 但是between也有缺陷，如果id中间有断行或是中间部分id不读取的情况，总读取的数量会少 于预计数量！ 在取比较后面的数据时，通过desc方式把数据反向查找，以减少对前段数据的扫描，让 limit的基数越小越好！
原则7 : 不要使用rand函数获取多条随机记录。
例如： select * from table order by rand() limit 20;
优化为：SELECT * FROM 'table' AS tl JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM 'table')-(SELECT MIN(id) FROM 'table'))+(SELECT MIN(id) FROM 'table')) AS id ) AS t2 WHERE tl.id>=t2.id ORDER BY tl.id LIMIT 1;
这是获取一条随机记录，这样即使执行2 0次，也比原来的语句髙效。或者先用java产生随机数，把这个字符串传给MySQL, MySQL里用in查询。
原则8 : 避免使用NULL。
原则9 : 不要使用count(id), 而应该是count( * )。
原则1 0 :不要做无谓的排序操作，而应尽可能在索引中完成排序。
Mysql查询语句执行原理
数据库查询语句如何执行？
DML语句首先进行语法分析，对使用sql表示的查询进行语法分析，生成查询语法分析树。
语义检查：检查sql中所涉及的对象以及是否在数据库中存在，用户是否具有操作权限等
视图转换：将语法分析树转换成关系代数表达式，称为逻辑查询计划；
查询优化：在选择逻辑查询计划时，会有多个不同的表达式，选择最佳的逻辑查询计划；
代码生成：必须将逻辑查询计划转换成物理查询计划，物理查询计划不仅能指明要执行的操作，也给出了这些操作的执行顺序，每步所用的算法，存储数据的方式以及从一个操作传递给另一个操作的方式。
将DML转换成一串可执行的存取操作的过程称为束缚过程，
Mysql查询语句执行过程
这里简单介绍一下mysql数据库，mysql数据库是一款关系型数据库，所谓关系型数据库就是以二维表的形式存储数据，使用行和列方便我们对数据的增删改查。
我们以mysql数据库为例，对一条sql语句的执行流程进行分析。（本篇博客不涉及到表连接）
首先，创建一张student表，字段有自增主键id，学生姓名name，学科subject，成绩grade
建表语句：
DROP TABLE IF EXISTS student;
CREATE TABLE `student` (
`id` int(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL,
`subject` varchar(10) DEFAULT NULL,
`grade` double(4,1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=40 DEFAULT CHARSET=utf8;
初始化数据：
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('aom','语文',88);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('aom','数学',99);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('aom','外语',55);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('jack','语文',67);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('jack','数学',44);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('jack','外语',55);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('susan','语文',56);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('susan','数学',35);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('susan','外语',77);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('alice','语文',88);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('alice','数学',77);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('alice','外语',100);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('rajo','语文',33);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('rajo','数学',55);
INSERT INTO student(`name`,`subject`,grade)VALUES('rajo','外语',55);
下面我们来看一下，数据在数据库中的存储形式。
现在针对这张student表中的数据提出一个问题：要求查询出挂科数目多于两门（包含两门）的前两名学生的姓名，如果挂科数目相同按学生姓名升序排列。
下面是这条查询的sql语句
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM student WHERE grade<60GROUPBY`name`HAVINGnum>= 2 ORDER BY num DESC,`name` ASC LIMIT 0,2;
执行结果：
以上这条sql语句基本上概括了单表查询中所有要注意的点，那么我们就以这条sql为例来分析一下一条语句的执行流程。
1，一条查询的sql语句先执行的是 FROM student 负责把数据库的表文件加载到内存中去，如图1.0中所示。（mysql数据库在计算机上也是一个进程，cpu会给该进程分配一块内存空间，在计算机‘服务’中可以看到，该进程的状态）
2，WHERE grade < 60，会把（图1.0）所示表中的数据进行过滤，取出符合条件的记录行，生成一张临时表，如下图所示。
3，GROUP BY `name`会把图（1.3）的临时表切分成若干临时表，分为四个分
组，我们用下图来表示内存中这个切分的过程。
4，SELECT 的执行读取规则分为sql语句中有无GROUP BY两种情况。
（1）当没有GROUP BY时，SELECT 会根据后面的字段名称对内存中的一张临时表整列读取。
（2）当查询sql中有GROUP BY时，会对内存中的若干临时表分别执行SELECT，而且只取各临时表中的第一条记录，然后再形成新的临时表。这就决定了查询sql使用GROUP BY的场景下，SELECT后面跟的一般是参与分组的字段和聚合函数，否则查询出的数据要是情况而定。另外聚合函数中的字段可以是表中的任意字段，需要注意的是聚合函数会自动忽略空值。
我们还是以本例中的查询sql来分析，现在内存中有四张被GROUP BY `name`切分成的临时表，我们分别取名为 tempTable1,tempTable2,tempTable3,tempTable4分别对应图（1.4)、图（1.5)、图（1.6)，图（1.7)下面写四条"伪SQL"来说明这个查询过程。
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable1;
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable2;
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable3;
SELECT `name`,COUNT(`name`) AS num FROM tempTable4;
最后再次成新的临时表，如下图：
5，HAVING num >= 2对上图所示临时表中的数据再次过滤，与WHERE语句不同的是HAVING 用在GROUP BY之后，WHERE是对FROM student从数据库表文件加载到内存中的原生数据过滤，而HAVING 是对SELECT 语句执行之后的临时表中的数据过滤，所以说column AS otherName ,otherName这样的字段在WHERE后不能使用，但在HAVING 后可以使用。但HAVING的后使用的字段只能是SELECT 后的字段，SELECT后没有的字段HAVING之后不能使用。HAVING num >= 2语句执行之后生成一张临时表，如下：
6，ORDER BY num DESC,`name` ASC对以上的临时表按照num，name进行排序。
7，LIMIT 0,2取排序后的前两个。
以上就是一条sql的执行过程，同时我们在书写查询sql的时候应当遵守以下顺序。
SELECT XXX FROM XXX WHERE XXX GROUP BY XXX HAVING XXX ORDER BY XXX LIMIT XXX;
