索引
通過使用索引，可以大大提高SQL的性能。
數據庫中索引有如下幾類：
B+樹索引 ：MyISAM和InnoDB引擎默認使用的索引，最傳統的索引。底層使用了B+樹結構，查詢效率和樹高度成正比，樹的高度在數據庫中就代表了I/O次數。B+樹索引又可以分爲聚集和非聚集索引。
- 聚集索引：聚集索引的數據頁存放的是完整的記錄，B+樹的葉子存放的是數據。
- 非聚集索引：B+樹的葉子存放的是記錄的主鍵，所以使用非聚集索引只能查詢還需要使用聚集索引插敘數據。
哈希索引 ：和數據量大小沒有關係，查詢複雜度爲O(1)，因此是比B+樹索引更加有效的查詢方式。只有Memory/HEAP引擎支持，InnoDB支持自適應的哈希索引。自適應的哈希索引由引擎自己完成的，用戶不能創建。哈希索引索引不是對全表數據進行索引，而是系統認爲的熱點頁的數據創建索引。自適應的哈希索引是在內存中創建的，所以不能持久化。
全文索引：用於實現關鍵字的查詢，是MyISAM的特殊索引，可以在字符串列上使用全文索引，但是InnoDB不支持這種索引。
RTree索引：空間索引，是MyISAM的特殊索引，主要用於地理空間數據類型，使用比較少。
PS:MyISAM的索引是屬於非聚集索引的，因爲存儲結構決定了數據和索引分開。InnoDB的主鍵索引是聚集索引，非主鍵索引就是非聚集索引。
索引使用的場合
1. 使用匹配全值，對所有列都指定具體值，也就是對索引中的所有列都有等值匹配的條件。例如：select * from xxx where colums1=value1 and colums2=value2.
2. 匹配值的範圍查詢，對索引值能夠範圍查找。例如：select * from xxx where colums1>=value1 and colums2<value2 。
3. 匹配最左前綴。僅僅使用索引中的最左列查找，比如col1+col2+col3能被col1，clo1+col2，col1+col2+col3的查詢使用到，也稱最左匹配原則。
4. 僅僅對索引進行查詢，也就是查詢的列都在索引字段裏面。
5. 匹配列前綴，僅僅使用索引中的第一項，並且只包含索引第一列的開頭一部分進行查找。
6. 實現索引部分精確匹配，其他部分範圍匹配。例如：select * from xxx where index_col=value and other_cols>=xxx。
7. 如果列名的索引，那麼使用列名=null就會用到索引。存在索引但是不能使用索引的場合
- 以%開頭的LIKE查詢不能使用索引。
- 數據類型隱式轉換時，特別是使用字符串類型時，在where後面一定要加上單引號。
- 複合索引情況下，不滿足最左原則是不使用複合索引的。
- 如果使用索引比搜索全表來的慢，不會使用索引。
- 使用or分割開的條件，如果or前面有索引，後面沒索引則不會使用索引。
常用SQL優化
大批量插入
對於大批量插入，MyISAM關閉唯一索引的更新。插入數據以後再打開索引更新，也就是先插入數據然後再對數據檢查。
對於InnoDB：
1.應該將插入的數據按照主鍵順尋排列好
2.導入數據之前關閉數據校驗，導入數據結束以後再開啓
3.導入數據前關閉自動提交，導入數據以後再開啓自動提交
對於一般的INSERT語句，應該使用多個值表的語句。例如：insert into table value （xxx），（xxx），（xxx）。。。。。。
ORDER BY的優化
MySQL中有兩種排序方法，第一種直接通過有序的索引順序返回有序的數據，這種方式無需額外的排序，效率高。第二種是Filesort，就是對返回的結果進行一次排序，所有不是通過索引直接返回結果的都是Filesort。因此，我們的優化目標就是減少Filesort，而通過索引直接返回有序結果。所以，在SQL語句中，WHERE條件和ORDERBY要使用相同的索引，並且ORDERBY的順序和索引相同，並且ORDERBY的順序都是降序或者升序，否則肯定需要使用Filesort。
GROUP BY的優化
默認情況下，MySQL會對於GROUP BY中的字段進行排序，如果我們需要這種排序，那麼對MySQL的實際執行沒有影響。但是如果我們並不需要對結果進行排序，那麼我們可以指定ORDER BY NULL禁止GROUP BY帶來的排序。
嵌套語句優化
SQL的子查詢可以使用SELECT創建單列的查詢結果，然後把這個結果作爲過濾條件用在另外一個查詢中，雖然子查詢好處多多，但是有時候使用連接JOIN會有更好的效率，那是因爲使用JOIN不需要在內存中創建臨時表來完成查詢工作；而子查詢會在內存中建立一個臨時表，這回降低查詢效率。
OR優化
對於含有OR的查詢語句，只要存在一個沒有索引的列，那麼就會進行全表查詢而放棄使用索引。因此，如果要使用索引，則OR之間的每一個條件列都要用到索引，沒有索引就串講索引。
分頁查詢的優化
使用分頁查詢語句時，例如”limit 10000,20”,此時數據庫會查詢前面10020條記錄，而我們只需要後20條記錄，那麼前10000條記錄的查詢是無用，這就會造成不必要的性能浪費。
優化思路一：先在索引上完成排序分頁的操作，然會根據主鍵關聯回原表查詢需要的其他內容。
優化思路二：把LIMIT查詢轉化爲某一個位置的查詢。
應用優化
除了對數據庫本身優化以外，我們還可以對使用數據的外部應用進行優化。
- 使用數據庫連接池：數據庫連接池和線程池類似，目的是減少重複連接-斷開操作的開銷，常見的數據庫連接池有：C3P0，DBCP還有阿里的druid。
- 使用查詢緩存：第一次查詢數據庫時，將數據內容進行緩存，下一次做同樣的查詢就直接從緩存中取數據即可，不需要再次訪問數據庫。常見的數據庫緩存系統有：Redis，Memcached。
- 負載均衡：利用均衡算法，將固定的負載量分佈到不同服務器，以此減輕單臺服務器的負載，達到優化的目的。具體方式如：使用MySQL的主從複製分流查詢操作，或者使用分佈式數據庫架構，其具體實現可以使用MySQL的CLUSTER功能。
總結：主要講了MySQL常見的優化除了使用索引、SQL語句優化、外部引用優化，除此以外MySQL還有許多優化的辦法，如優化MySQL Server，優化磁盤等。