今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。

1、开启慢查询

1> 查看慢查询是否开启

show variables like "%quer%";slow_query_log = ON #已开启

2> 开启方法：my.cnf目录配置

slow_query_log=on #是否开启slow_query_log_file=/opt/MySQL_Data/TEST1-slow.log #慢查询文件位置long_query_time=2 #查询超过多少秒才记录

2、EXPLAIN慢查询日志里出现的SELECT查询

id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra 1 SIMPLE user NULL ref user user 768 const 1 100.00 NULL

explain列的解释

• table：显示这一行的数据是关于哪张表的

• type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index、all

• possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从where语句中选择一个合适的语句

• key： 实际使用的索引。如果为null，则没有使用索引。很少的情况下，mysql会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在select语句中使用use index（indexname）来强制使用一个索引或者用ignore index（indexname）来强制mysql忽略索引

• key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

• ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

• rows：mysql认为必须检查的用来返回请求数据的行数

• extra：关于mysql如何解析查询的额外信息。例子:using temporary和using filesort，意思mysql根本不能使用索引，结果是检索会很慢

key_len的计算

所有的索引字段，如果没有设置not null，则需要加一个字节。

定长字段，int占四个字节、date占三个字节、char(n)占n个字符。

对于变成字段varchar(n)，则有n个字符+两个字节。

不同的字符集，一个字符占用的字节数不同。latin1编码的，一个字符占用一个字节，gbk编码的，一个字符占用两个字节，utf8编码的，一个字符占用三个字节。

3、建索引的几大原则

• 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

• =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

• 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct column)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

• 索引列不能参与计算和函数的使用，保持列干净。

• 尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。