相信很多做性能测试的朋友都知道，性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等，我们还需要了解Mysql性能，那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢？
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容，所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解，对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
一般情况下，查询可以看成按如下顺序执行任务：由客户端向服务端发起查询请求，然后在服务器端进行解析，生成执行计划，执行，最后将结果返回给客户端。
小弟新写了一个功能，自测和测试环境测试都没问题，但在生产环境会出现偶发问题。于是，加班到12点一直排查问题，终于定位了的问题原因：Mysql Limit查询优化导致。现抽象出问题模型及解决方案，分析给大家，避免大家踩坑。
可以看到上面的执行计划返回了3行结果，id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT，所以id全为1，因此，我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句，我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现，Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b，这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
我在 MySQL优化必备之执行计划explain，索引基本知识，索引数据结构推演 里，提到了索引的一些基本概念，提到MySQL优化，很多人第一时间会想到建索引。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备，本文正式开启子查询系列，这个系列会介绍子查询的各种执行策略，计划包括以下主题：
在群里看到有小伙伴面试时，被问到 MySQL 该怎么优化的问题，不知道该如何回答。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
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如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
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前言 说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？ 在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。 一、MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
原文：www.jianshu.com/p/d7665192aaaf转载自：架构之路
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MySQL有两种方式可以生成有序的结果：通过排序操作；或者按索引顺序扫描；如果explain出来的type列的值为index，则说明MySQL使用了索引扫描来做排序。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型…
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
说起 MySQL 的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用 SELECT *、不使用 NULL 字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
语法：insert into 表名 (字段名, 字段名,…) values (值1, 值1,…)
在MySQL中，可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联，可以将小表A放在前面，大表B放在后面。具体的SQL语句可以按照以下格式编写：
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
当数据量比较大的时候比如select * from u_user limit 10000000,10
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
实践是检验真理的唯一途径，本篇只是站在索引使用的全局来定位的，你只需要通读全篇并结合具体的例子，或回忆以往使用过的地方，对整体有个全面认识，并理解索引是如何工作的，就可以了。在后续使用索引，或者优化索引时，可以从这些方面出发，进一步来加深对索引正确高效的使用。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
MySQL客户端 连接成功后，通过show [session | global] status 命令可以提供服务器状态信息，通过如下指令，可以查看当前数据库的insert，update，dalete,select的访问频次
你是否真的理解这些优化技巧？是否理解它背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
在数据库中，除传统的计算资源（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。数据库锁定机制简单来说，就是数据库为了保证数据的一致性，而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。
显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)
’mysql慢查询优化 第一步：开启mysql慢查询日志，通过慢查询日志定位到执行较慢的SQL语句。 第二步：利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析SQL查询语句。 第三步：通过查询的结果进行优化。
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
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