1.sql语句的编写
1.执行大的delete，update,insert操作要慎重，特别是对于业务繁忙的系统，要尽量避免对线上业务产生影响。
解决办法是：大操作切割成小操作，或者使用limit子句来限制每次操作的记录数，也可以利用一些日期字段基于更小粒度的时间范围进行操作。
2.使用预编译语句，可以提高性能并且防范sql注入攻击。
3.insert into 必须显示指明使用合适的字段名称，不要使用insert into table()
4.避免在sql语句中进行数学运算和函数运算，避免将业务逻辑和数据存储耦合在一起。
5.insert语句如果使用批量提交，如insert into table values(),()..那么values的个数不应过多，一次性提交过多记录，会导致I/O紧张，出现慢查询。
6.避免使用存储过程，触发器，函数等，这些特性会将业务逻辑和数据库耦合在一起，并且MySql的存储过程，触发器，函数中可能存在bug.
7.尽量避免使用子查询，链接，尽量将子查询转化为连接查询，mysql查询优化器会优化连接查询，但连接的表要尽可能的少，如果很多，可以考虑反范式设计。
8.使用合理的sql语句以减少与数据库的交互次数。
9.建议使用合理的分页技术以提高操作效率
2.explain工具的使用
1.使用explain工具可以确认执行计划是否良好，查询是否走了合理的索引。
2.不同版本的mysql优化器各不相同，查询的执行计划随着数据的变化也可能发生变化，这类情况就需要使用explain来验证自己的判断
explain工具实操
1.id
包含一组数字，表示查询中执行select 子句或操作表的顺序
2.select_type
表示查询中每个select子句的类型
1.simple:查询中不包含子查询或者union
2.primary:查询中若包含任何复杂子查询，最外层查询被标记为primary
3.subquery:在select 或 where 列表中包含了子查询，则该查询被标记为subquery
4.derived:在from列表中包含的子查询被标记为derived(衍生)
5.union:若第二个select出现在union之后，则被标记为derived。
6.union result:从union表中获取结果的select将被标记为 union result
3.type
type表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称为“访问类型”，常见的类型如下所示：
1.all:Full Table Scan,MySQL将遍历全表以找到匹配的行
2.index:Full Table Scan,index 与 all 区别为index类型之遍历索引树。假设表中有主键字段id，则select id from table_name;type即为full index Scan
3.range:索引扫描范围，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配的域或行，常见于between,<,>等的查询
4.ref:非唯一性索引扫描，将返回匹配某个单独值得到所有行。常见于使用非唯一索引或唯一索引的非唯一前缀的查找。
5.eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键表中只有一条记录与之匹配，常见于主键或唯一索引扫描
6.const,system:当MySQL对查询的某部分进行优化时，并转化为一个常量时，可使用这些类型进行访问，如果主键置与where列表中，MySQL就能将该查询准换为一个常量，system是const的一个特例，当查询的表只有一行的情况下，即可使用system.
4.possible_keys
possible_keys将指出MySQL能使用那个索引在表中找到行，查询的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定会被查询使用。
key:最有价值信息之二
key将显示MySQL在查询中实际使用到的索引，若没有使用索引，则显示为null.查询中若使用到了覆盖索引，则该索引仅仅出出现在key列表中，
key_len
key_len表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引长度
ref
ref表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常亮被用于查找索引列上的值
rows:最有价值信息之三
rows 表示MySQL根据表统计信息及索引选用的情况， 估算查找所需记录需要读取的行数。使用到索引一般情况下会使得rows的值降低
Extra:最有价值信息之四
Extra 包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。可能包如下4种信息
1.Using index:该值表示相应的select操作中使用到了覆盖索引，包含满足查询需要的数据的索引称为覆盖索引
2.Using where:如果查询未能使用索引，则Using where 的作用只是提醒我们 MySQL 将用where 子句来过滤结果集
3.Using temporary:表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于order by 与 group by，事实上group by会进行隐式的order by
如果我们在group by 时利用索引分组(其实包含排序的过程)排序，则可以提高性能，因为不会此时查询输出里没有了Using temporary,Using filesort.
4.Using fileSort:Using filesort 即文件排序，MySQL 中将无法使用索引完成的排序操作，称为文件排序.
3.使用上诉的评判标准来看下列语句的执行效率
CREATE TABLE `test` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=41 DEFAULT CHARSET=utf8;
3.1主键查询
1.png
explain select name from test where id = 32
type ＝ const 效率很高
key ＝ primary 实际使用的索引为主键
rows ＝ 1 查找的记录数为1
extra = null ,没有任何额外信息
3.2主键范围查询
2.png
type ＝range 范围查询，效率不是最低
key ＝ primary 实际使用的索引为主键
rows ＝ 7 查找的记录数为7
extra = Using where ,最终使用where 做结果集过滤，未使用到覆盖索引
总体来说，性能是很高
3.3未带索引查询
3.png
type ＝ALL Full Table Scan 全表查询
key ＝NULL 未使用索引
rows ＝ 7 10数据库中所有记录
extra = Using where ,最终使用where 做结果集过滤，未使用到覆盖索引。
总体来说，性能极差
3.4未带索引的分组查询
4.png
type ＝ALL Full Table Scan 全表查询
key ＝NULL 未使用索引
rows ＝ 7 10数据库中所有记录
extra = Using where ,最终使用where 做结果集过滤，未使用到覆盖索引。并使用到了temporary,filesort 临时表与文件查询
总体来说，性能极差
