MySQL优化策略

一、查询优化思路

1. 使用索引列查询时，不要使用表达式，将计算放在业务层。
2. 尽可能使用主键索引，不要使用其他索引（如果不会导致回标的情况除外）
3. 前缀索引：使用索引的列字符较长，可使用部分前缀字符组件索引，从而节约索引空间，提高索引效率。
4. 使用索引扫描排序。
5. where中使用 有索引列 or无索引列 不走索引。
6. 范围查询条件用到索引，只有第一个范围查询条件会用到索引，后续的条件不会用到索引。
7. 数据类型转换，字符可以转换为数字，但是字符串转为数字会导致索引失效。
8. 更新频繁，数据区分度不高的字段不宜建索引（性别）
9. 创建索引的列值不要置为NULL，不然可能导致混乱。
10. 数据表join连接，不宜超过三张表，表关联的字段类型要保持一致，不然不会走索引。
11. 尽可能使用limit。
12. 索引覆盖。
13. 优化关联查询，大数据量情况下，通过一个冗余字段关联两个表。如果A关联B，则只需要在B表（被驱动表）关联字段建立索引即可（两表关联查询使用嵌套循环）。确保任何的group by和order by表达式中只使用一个表的列，这样才能走索引
14. 使用索引列扫描排序。
15. 联合索引要遵守最左匹配原则。
16. 避免在索引上使用内联函数。

二、整体优化思路

三、连接配置优化

1. 服务端优化：增连连接数量，及时释放不活动的连接。
2. 客户端优化：减少和服务端的连接次数，使用连接池（阿里的Druid、Hikari）。

四、架构优化

1. 使用缓存
2. 读写分离：主从复制、集群。
3. 分库分表：垂直分库/表（减轻并发压力）、水平分库/表（解决存储瓶颈）。分库分表常见问题。
4. 消息队列削峰。

优化器-SQL分析与优化

1. 慢查询：开启慢查询日志，慢日志分析慢日志查询的工具mysqldumpslow。
2. EXPLAIN执行计划：
3. SQL优化：小表驱动大表、尽量避免使用select*、统计时尽量使用count()，count()≈count(1)，大于count(主键)、
4. 索引优化：前缀索引优化、覆盖索引优化、主键索引最好是自增的、防止索引失效。
5. 防止索引失效。