數據庫的瓶頸經常出現在查詢 語句中，當出現這樣的問題時，我們一般的步驟是查看是否運用了正確的 索引，
這個可以通過explain sql statement來查看，找到對應的字段，合理的索引將會增加你呃數據的訪問速度，但
任何事情都有一個度，如果索引太多，會在插入時要維護更多的索引，這也將是一個大的開銷，但具體怎樣才
合適呢，歡迎大神來討論，這個我不再行，不過一般一個表中有主鍵活唯一鍵，再弄幾個的話應該不是問題。
1.1、mysql是如何執行where字句的
這些語句通常很快：
SELECT COUNT(*) FROM tbl_name;
SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name;
SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name
WHERE key_part1=constant;
SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;
SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC, ... LIMIT 10;建立好了索引，那麼讀的時候就通過二分的方法來 遍歷Btree,這速度很快，如果沒有索引，這個只能全表掃描，
速度會很慢的，對於第一個語句，在MyISAM和MEMORY存儲引擎的表，可以直接讀取這個值，因爲這個有這
兩個存儲引擎有相應的計數器來維護數據，但innodb則必須全表掃描才能得到結果，截圖如下：
mysql> explain select count(*) from b_order\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: b_order
type: index
possible_keys: NULL
key: status
key_len: 1
ref: NULL
rows: 274146
Extra: Using index
1 row in set (0.01 sec)
1.2,mysql內部優化策略
1,count(*) 這個之前已經說了
2,mysql和oracle都是採用邊讀數據邊判斷數據，滿足數據就發送到客戶端，滿足sql要求就結束查詢，所以
謹記一下：如果對你的數據不是要求全部的行，比如只要滿足當前sql的幾行數據，最好加上limit語句，這
樣會讓數據庫提前結束查詢，少佔內存，少讀取數據，少網絡帶寬傳輸
3,HAVING語句如果在沒有使用聚合函數如count(), min()等，沒有group by語句時，將合併到where字句中
4,所有的常量表優先於其他表進行讀取，一個常量表的定義爲：
1,一個空表或者只有一行的表
2,如果一下表使用where字句時，用到了一個非空主鍵或唯一索引，並且這個搜索的是一個常量表達式
3,還有一種情況，就是join的一個表就只有幾行，是否會優先讀（可以試試）
如下面的語句：
SELECT * FROM t WHERE primary_key=1;
SELECT * FROM t1,t2
WHERE t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id;2,這個先查他t1,因爲其返回的數據只有一行
5,這裏說一下join的策略：數據庫沒有那麼智能，能一下就能找到好的join順序來執行，他會把所有可能的
join順序都試一下，調用存儲引擎的api來評估代價，然後選擇最小的代價進行執行，所以，我們寫的表
的順序，對優化器來說，是沒有關係的
6,在同時使用group by 和order by時，如果字段都來自同一個表，將優先join該表
7,對於需要排序的數據，如果你在explain中查看到使用了文件排序，但你確定這個數據集不是很大的話，
可以在sql中指定SQL_SMALL_RESULT來使用內存臨時表排序，這樣會快些，方法爲：
select sql_small_result * from table_name; 9,HAVING語句是最後過濾結果的條件