mysql 性能优化点记录
第一章
myisam，可以基于blob和text的前500字节，创建索引
myisam 支持fulltext
延迟更新索引
(delay_key_write)
CREATE TABLE `table3` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
  `id2` INT(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
)  ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8  DELAY_KEY_WRITE = 1
ALTER TABLE table2 DELAY_KEY_WRITE = 1
只有myisam支持全文检索
第三章 索引方面
  字段尽可能的小
  尽量避免null，用0代替。但是对性能的提升很小，最后考虑，索引的列最好不适用null
 
mysql性能优化点记录
一、优化数据访问
查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据。一些查询不可避免的要筛选大量的数据，单这并不常见。大部分性能欠佳的查询都可以用减
少数据访问的方式进行修改。在分析性能欠佳的查询的时候，下面两个步骤比较有用：
1.应用程序是否在获取超过需要的数据。这通常是访问了过多的行或列。
2.mysql服务器是否分析了超过需要的行。
对于访问的数据行很大，而生成的结果中数据行很少，可以尝试修改。

1.使用覆盖索引，它存储了数据，所以存储引擎不会去完整的行。
2.更改架构，一个例子就是使用汇总表。
3.重写复杂的查询，让mysql的优化器可以优化的执行。

二、复杂查询和多个查询
1.把一个复杂的查询分解为多个简单的查询。（mysql一般的服务器，每秒钟可以处理50 000个查询）
2.
三、缩短查询
将一次处理大量数据的操作，分解为多个小操作。循环的方式每次处理一部分数据。一次删除不要超过10 000行（delete）
四、分解链接
把一个多表连接分解成多个单个查询，然后在应用程序里实现联接。
这样的优势
1.缓存效率高。
2.mysql，可以更有效的利用表锁，查询会锁住单个表较短时间。
3.应用程序进行联接可以更方便的拓展数据库，把不同表放在不同服务器上。
4.查询更高效。
5.可以减少多余的行访问，可以减少网络流量和内存消耗。
小结：在程序端进行联接的效率更高
1.可以缓存早期查询的大量数据。
2.使用了多个myisam表
3.数据分布在不同的服务器上。
4.对于大表使用in替换联接
5.一个连接引用了同一个表多次。

当你重建汇总和缓存表的时候，在操作的时候你常常需要它们的数据保持可见。你可以使用“shadow table”（影像表）来实现。当你已经创建它之后，你可以使用原子性的重命名来交换这些表。举个例子，如果
你需要重建my_summary，你能创建my_summary_new，填充数据，把它和真正的表作交换。
mysql> DROP TABLE IF EXISTS my_summary_new, my_summary_old;
mysql> CREATE TABLE my_summary_new LIKE my_summary;
-- populate my_summary_new as desired
mysql> RENAME TABLE my_summary TO my_summary_old, my_summary_new TO my_summary;

mysql执行查询的一般性过程
1.客户端发送查询到服务器
2.服务器检查查询缓存，
3.服务器解析，预处理和优化查询，生成执行计划。
4.执行引擎调用存储引擎api执行查询。
5.服务器将结果发送到客户端。

mysql客户端、服务器协议
1.协议是半双工的。mysql服务器在某个时间可以发送或者接受数据，单不能同时发送和接收。所有没有办法阶段消息。

2.客户端用一个数据包将查询发送到服务器，所以max_packet_size这个配置参数对于大查询很重要的原因。
3.客户端从服务器提取数据的时候是服务器产生数据的同时把它们“推”到客户端的，客户端只需要接收推出来的数据，无法告诉服务器停止
发送数据。

查询缓存

SELECT SQL_NO_CACHE * FROM ol_answerlog LIMIT 1000
SHOW STATUS LIKE 'last_query_cost'


关键字straight_join 强制执行引擎按照查询中表现的顺序来进行链接操作。
严格的说，mysql不回尝试减少读取的行数，它只会试着优化对页面的读取，但是行数可以大致显示查询的开销。
连接优化器试着产生最低开销的查询计划。在可能的时候，他会从单表计划开始，检查所有的可能的子树的组合。但是对n个表连接，需要检
查组合的数量就是n的阶乘，这个数量称为ie搜索空间， 它增长非常快，如果一个查询需要连接10个表，那么要检查的数量将是10！=36288000
当搜索空间非常巨大的时候优化耗费的时间就会非常长，这时候服务器就不回执行完整的分析，但表的数量超过optimizer_search_depth的值
时，它就会走捷径，比如执行所谓的 贪婪搜索。

SHOW TABLE STATUS FROM `servant_591up`WHERE ENGINE IS NOT NULL
AND NAME LIKE '%ol_ans%';

max min的优化
select min(id) from ol_user where username = 'dddd@dd.com'
(一)max 和 min 会扫描整张表。
mysql的主键都是按照升序排列的。
可以使用limit 改写查询，
select userid from ol_user where username='test@nd.com' limit 1
（二）对同一表进行select 和 update
mysql不允许对一个表进行update的时候进行select
update tb1 as out_table
set cnt = (select count(*) from tb1 as inner_table where inner_table.type = outer_table.type);
一个实现方式：衍生表，当成临时表来处理。
update tb1 inner join(
select type,count(*) as cnt
from tb1
group by type
)as der using(type)
set tb1.cnt = der.cnt;
(三、)优化特定类型的查询
1.count
count的作用 统计值的数量和统计行的数量
值是非空表达式（NOT NULL）
一个常见的错误就是在想统计行数的时候，在count的括号中放入列名，如果想知道结果的行数，应该总是使用COUNT(*)，这可以清晰的说明意
图，并且得到好的性能。
2.MYISAM
只有在没有WHERE条件的时候COUNT(*)才是最快的，在有条件过滤的时候并不非常快。
3.简单优化
可以利用MYISAM对COUNT（*）的优化对已经有索引的一小部分做统计。
SELECT COUNT(*) FROM WORD.CITY WHERE ID>5;
优化为下面的语句
SELECT (SELECT COUNT(*) FROM CITY) - COUNT(*) FROM CITY WHEREID<=5;
这样的explain只扫描6行数据
使用一个查询统计同一列中不同值的数量。
select sum(if(color='blue',1,0)) as blue,sum(if(color='red',1,0)) as red from items;