1.善于使用expain
explain的使用清晰度展示了一些需要添加索引以及其它的一些性能信息，可以根据查看explain的结果对语句进行优化
2.切分查询
感觉计算机里面分而治之的思想无处不在，这里切分查询既是这个思想的一次展示，如果我们想删除一年的数据，如果一次性删除的话对数据库，会占用大量资源，可能造成阻塞，对正常的服务器运行产生波动影响，
策略：将一次性删除改为每次删除1-3万行数据（这里可根据自己的服务器性能进行变动，使用工具找到影响最小的），在每次删除后最好暂停一下，这样能将整个数据操作分散到更长的时间线中，对服务影响更小
3.特定类型优化查询
(1).count()简单优化
常见误解：count函数在MyISAM中非常快
答：只有在没有where条件的情况下才能非常快
select count(*) from world.city where id > 5;
通过explain可以看出这个sql语句在我的数据库中扫描了5000行左右代码，那么如何进行优化，可以倒过来查询啊
select (select count(*) from world.city) - count(*) from world.city where id < 5
这样从小的开始排查大大减少了查询行数，是个不错的查询方式。
(2) group by优化
最好优化策略：
◆ GROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置;
◆在使用GROUP BY 的同时，只能使用 MAX 和 MIN 这两个聚合函数;
◆如果引用到了该索引中 GROUP BY 条件之外的字段条件的时候，必须以常量形式存在
(3) limit优化
limit 在数据量不大的情况下非常适合分页，再加上索引，相当方便，
但是在数据量便宜很大的情况下就不是很合适了，这里我们引入mysql的一种查询方法。
延迟查询：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键,再根据主键关联原表获得需要的数据。
再说白点就是先查主键，在关联到数据，来看例子：
select film_id, description from sakila.film order by title limit 50000, 5;
查询五万条之后的五条数据
优化：
select film.film_id, film.discription from sakila.film inner join (
select film_id, description from sakila.film order by title limit 50000, 5
) as lim using(film_id);
这里我们通过子查询先查询了符合条件的id，然后在关联到表中，查询效率提升好几倍
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