上篇讲解了「mysql优化专题」90%程序员都会忽略的增删改优化（2），相信大家都有所收获。接下来这篇是查询优化。其实，大家都知道，查询部分是远远大于增删改的，所以查询优化会花更多篇幅去讲解。本篇会先讲单表查询优化（非索引设计）。然后讲多表查询优化。索引优化设计以及库表结构优化等后面文章再讲。

单表查询优化：（关于索引，后面再开单章讲解）

（0）可以先使用EXPLAIN关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。

（1）写sql要明确需要的字段，要多少就写多少字段，而不是滥用 select *

（2）可以用使用连接（JOIN）来代替子查询

（3）使用分页语句：limit start , count 或者条件 where子句时，有什么可限制的条件尽量加上，查一条就limit一条。做到不滥用。比如说我之前做过的的p2p项目,只是需要知道有没有一个满标的借款，这样的话就可以用上 limit 1，这样mysql在找到一条数据后就停止搜索，而不是全文搜索完再停止。

（4）开启查询缓存：

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高查询有效的方法之一。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

查询缓存工作流程：

A)：服务器接收SQL，以SQL+DB+Query_cache_query_flags作为hash查找键；

B)：找到了相关的结果集就将其返回给客户端；

C)：如果没有找到缓存则执行权限验证、SQL解析、SQL优化等一些列的操作；

D)：执行完SQL之后，将结果集保存到缓存

当然，并不是每种情况都适合使用缓存，衡量打开缓存是否对系统有性能提升是一个整体的概念。那怎么判断要不要开启缓存呢，如下：

1）通过缓存命中率判断, 缓存命中率 = 缓存命中次数 (Qcache_hits) / 查询次数 (Com_select)、

2）通过缓存写入率, 写入率 = 缓存写入次数 (Qcache_inserts) / 查询次数 (Qcache_inserts)

3）通过 命中-写入率 判断, 比率 = 命中次数 (Qcache_hits) / 写入次数 (Qcache_inserts), 高性能MySQL中称之为比较能反映性能提升的指数,一般来说达到3:1则算是查询缓存有效,而最好能够达到10:1

相关参数及命令：

与缓存相关的主要参数如下表所示。可以使用命令SHOW VARIABLES LIKE '%query_cache%'查看

缓存数据失效时机

在表的结构或数据发生改变时，查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用，不适合有大量数据更新的应用。

可以使用下面三个SQL来清理查询缓存：

1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查询缓存内存碎片。

2、RESET QUERY CACHE; // 从查询缓存中移出所有查询。

3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表，同时该操作将会清空查询缓存中的内容。

InnoDB与查询缓存：

Innodb会对每个表设置一个事务计数器,里面存储当前最大的事务ID.当一个事务提交时,InnoDB会使用MVCC中系统事务ID最大的事务ID跟新当前表的计数器.

只有比这个最大ID大的事务能使用查询缓存,其他比这个ID小的事务则不能使用查询缓存.

另外,在InnoDB中,所有有加锁操作的事务都不使用任何查询缓存

本篇基于单表查询的查询优化（非索引设计）就说到这里，喜欢的朋友可以收藏关注一波。本号内有多个专题，如【数据结构】、【netty专题】、【dubbo专题】、【mysql优化专题】、【redis专题】、【高并发专题】等优质好文。一起学习，共同进步。