面试：给我说说你平时是如何优化MySQL的？
1、explain
在MySQL优化的时候、我们使用最多的是explain查看 SQL 的执行计划
类型 解释
type 连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别、杜绝出现all级别
key 使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式【force index】、这里可以用force index()，这个指令可以指定本次查询强制使用哪个索引，因为Mysql优化器的选择并不是最优的索引。
ken_len 索引长度。
rows 扫描列数。该值是个预估值。
extra 注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary。
具体的参考文档：https://www.cnblogs.com/laowenBlog/p/12640755.html
2、SQL语句中IN包含的值不应过多
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。
但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。
例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；
再或者使用连接来替换。
3、SELECT语句务必指明字段名称
SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；
增加了使用覆盖索引的可能性；
当表结构发生改变时，前断也需要更新。
所以要求直接在select 后面接上字段名。
4、当只需要一条数据的时候，使用limit 1
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型
5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
排序的字段、尽量加上索引。
6、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or
or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。
很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。
7、尽量用union all代替union
union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作；
这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。
当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。
8、不使用 order by rand()
MySQL RAND()函数调用可以在0和1之间产生一个随机数
order by rand() 随机查询取前几条记录。
优化前：
select id from 表名 order by rand() limit 3;
优化后：
select id from 表名 t1
join (select rand() * (select max(id) from 表名) as nid) t2
on t1.id > t2.nid limit 3;
9、区分in和exists
select * from 表1 where id in ( select id from 表2 );
// 相当于
select from 表1 where exists ( select from 表2 where 表2.id = 表1.id );
区分 in 和 exists 主要是造成了驱动顺序的改变、这是性能变化的关键。
如果是exists，那么以外层表为驱动表、先被访问。
如果是in，那么先执行子查询。
所以：in 适合于外表大而内表小的情况。exists适合于外表小而内表大的情况。
10、区分 not in和not exists
推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。
// 原始SQL语句
select colname … from A表
where a.id not in (select b.id from B表)
// 优化后的SQL语句
select colname … from A表
Left join B表 on where a.id = b.id
where b.id is null
11、使用合理的分页以提高分页效率
// 原始SQL
select id,name from table_name limit 866613, 20;
使用如上SQL语句分页、随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。
优化的方法如下：
可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。
比如此列中，上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法。
select id,name from table_name where id > 866612 limit 20;
12、分段查询
在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。
主要的原因是扫描行数过多。
这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。
主要看数据问题：扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询。
13、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
14、不建议使用%前缀模糊查询
例如：LIKE “%name”或者LIKE “%name%”；
这种查询会导致索引失效而进行全表扫描；但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查询“%name%”呢？答案：使用全文索引。
在我们查询中经常会用到
select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%';
这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。
庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。
需要解决的前提条件：
表的类型必须是MyISAM、建立全文检索的字段类型必须是char,varchar,text；
创建全文索引的sql语法是：
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT INDEX idx_user_name (user_name);
// 或者
CREATE fulltext INDEX index_name ON table_name(colum_name);
使用全文索引的sql语句是：
// 在SELECT的WHERE字句中用MATCH函数,
// 索引的关键词用AGAINST标识,
// IN BOOLEAN MODE是只有含有关键字就行,不用在乎位置,是不是起启位置.
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (tags) AGAINST ('旅游' IN BOOLEAN MODE);
15、避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如
SELECT user_id,user_project FROM table_name WHERE age*2 = 36;
中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成
SELECT user_id,user_project FROM table_name WHERE age = 36/2;
16、避免隐式类型转换
where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。
17、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id,name,school;
可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序;
但是name，school都无法使用这个索引。
所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。
18、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。
19、注意范围查询语句
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。
20、关于JOIN优化
LEFT JOIN A表为驱动表
INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表
RIGHT JOIN B表为驱动表
注意：MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决
select * from A left join B on B.name = A.name
where B.name is null
union all
select * from B;
尽量使用inner join，避免left join
参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。
如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表；
但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。
合理利用索引：
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
利用小表去驱动大表
如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。
巧用STRAIGHT_JOIN
inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表；
比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。
STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序；
在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。
在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。
其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。
