mysql的性能优化包罗甚广：
索引优化，查询优化，查询缓存，服务器设置优化，操作系统和硬件优化，应用层面优化（web服务器，缓存）等等。这里的记录的优化技巧更适用于开发人员，都是从网络上收集和自己整理的，主要是查询语句上面的优化，其它层面的优化技巧在此不做记录。

查询的开销指标：

执行时间
检查的行数
返回的行数

建立索引的几个准则：

1、合理的建立索引能够加速数据读取效率，不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度。
2、索引越多，更新数据的速度越慢。
3、尽量在采用MyIsam作为引擎的时候使用索引（因为MySQL以BTree存储索引），而不是InnoDB。但MyISAM不支持Transcation。
4、当你的程序和数据库结构/SQL语句已经优化到无法优化的程度，而程序瓶颈并不能顺利解决，那就是应该考虑使用诸如memcached这样的分布式缓存系统的时候了。
5、习惯和强迫自己用EXPLAIN来分析你SQL语句的性能。

1. count的优化

比如：计算id大于5的城市
a. select count(*) from world.city where id > 5;
b. select (select count(*) from world.city) – count(*) from world.city where id <= 5;
a语句当行数超过11行的时候需要扫描的行数比b语句要多， b语句扫描了6行，此种情况下，b语句比a语句更有效率。当没有where语句的时候直接select count(*) from world.city这样会更快，因为mysql总是知道表的行数。

2. 避免使用不兼容的数据类型。

例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
在程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操 作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符如 SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在应用中使用数据库游标，游标是非常有用的工具，但比使用常规的、面向集的SQL语句需要更大的开 销；按照特定顺序提取数据的查找。

3. 索引字段上进行运算会使索引失效。

尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 应改为: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

4. 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符.

因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != “B%” 优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。在in语句中能用exists语句代替的就用exists.

5. 尽量使用数字型字段.

一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段
设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

6. 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：

1.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)可以写成：IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)

7. 能够用BETWEEN的就不要用IN

8. 能够用DISTINCT的就不用GROUP BY

9. 尽量不要用SELECT INTO语句。SELECT INTO 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。

10. 必要时强制查询优化器使用某个索引

SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 改成：
SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45)
则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID 执行查询。

11. 消除对大型表行数据的顺序存取

尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用顺序存取。如：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
解决办法可以使用并集来避免顺序存取：
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。【jacking 数据结果集很多，但查询条件限定后结果集不大的情况下，后面的语句快】

12. 尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前