如何写出高性能的MySQL查询

想写这样一篇文章很久了，但始终没有下手。最近帮同事看了几个查询，而且自己也在考虑一个索引系统的问题，所以今天就把这个写了。介绍一下MySQL的索引机制，还有一些MySQL查询的优化策略。鄙人才疏学浅，很可能说的不对，请路过的各位大侠批评指正，献丑了。
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首先，说说MySQL的索引存储方式。MySQL的索引一般是B-Tree的结构存储的，内存表也有Hash索引，但是内存表的出镜率似乎已经低到了用“可怜”来形容的程度，所以我们只考虑B-Tree索引。
然后说说MySQL的联合索引。联合索引对于一个DBMS总是非常重要的，因为每一条SQL语句的条件子句是单条件的可能性很小，大多数情况下为组合条件，因此对于组合索引的依赖也就很强。MySQL对于联合索引的创建规则通过一个例子说明：
对于一个在列：col_a, col_b和col_c上的联合索引，MySQL会建立

INDEX(col_a), INDEX(col_a, col_b)和INDEX(col_a, col_b, col_c)

这样三个索引。

介绍完一些基本原理，我们来看MySQL对于索引的选取规则和索引的建立原则（这些规则都是个人总结的，多来源于互联网，也有自己的经验）。
对于单个索引，一般来说MySQL的查询优化器总能在若干查询条件中选取效率较高的一个使用，所以不必投入太多精力，一般来说查询容易出现的问题容易出现在联合索引。这里以一个两列的索引为例，说明一些问题。
例如：

idx_a_b (col_a, col_b)

建立做和索引的列进行or组合不可使用索引
例如：有条件

col_a = val_a OR col_b = val_b

这个条件，是不可以使用idx_a_b索引的。然而同样的查询对于却可以使用这样的索引idx_a(col_a)或者idx_b(col_b)的，因此在建立索引的时候就要考虑到出镜率最高的条件是什么，建立怎样的索引。而如果同时存在idx_a和idx_b两个索引的话，MySQL也只会选择一个使用，尽可能使用索引把结果集缩小，再在这个结果集中遍历，使用其他条件筛选。
联合索引对非前缀列不生效
例如：条件col_b = val_b这个条件是不会使用这个索引的，因为索引idx_a_b的前缀列是col_a。因此在建索引的时候，就要注意到，是否有很多使用这种条件的查询，需要为col_b单独建立索引。
对于组合索引，遇到范围查询则放弃使用剩余部分
例如：条件

col_a = val_a AND col_b = val_b

是可以使用整个索引，而对于

col_a BETWEEN val_a_left AND val_a_right AND col_b = val_b

这个条件，只会使用索引的col_a这一部分，不会使用整个索引。对于这样的查询，我们有一个优化策略，若col_a是一个离散变量，则建议使用in代替between，例如，

col_a BETWEEN 1 AND 5 AND col_b = val_b

建议写成

col_a IN (1, 2, 3, 4, 5) AND col_b = val_b

这样是可以使用整个idx_a_b的。

现在能想到的对于组合索引的使用就这些，还远远不够全面，不过了解了这些原理，一般的查询都是可以分析的。接下来介绍几个策略性的SQL优化。
尽量少的选择列数
选择你需要的列，不用图省事就直接写个select *，一来是为了减少通信的开销，再有就是如果你所选的列，都建立索引，那么这次查询就不会对表数据进行任何操作，只查索引，就返回。
减少count(*), group by, distinct这样的操作
这三种操作将进行大量的计算，对数据库服务器造成很大压力，而且很慢。这样的查询能避免就避免，能缓存就缓存。
对于limit offset，若offset值较大，则采用分割结果集策略
limit offset操作一般用于翻页，当offset值较小的时候直接使用limit offset效率搞，但当offset值增大到一定程度，这个查询效率就会骤然降低。建议在大offset的情况下，采取这个策略：缓存上一次结果的尾数据，在新的查询中不使用offset，直接根据缓存结果进行查询。
例如：

SELECT * FROM tb LIMIT 100 offset 500000;

offset值很大，建议这样做：缓存上一次结果的主键值id=id_val，sql改写为：

SELECT * FROM tb WHERE id>id_val ORDER BY id LIMIT 100

这条sql的效率将比上一条高很多倍。

策略性的优化也姑且先想到了这么几条，很不全面。综合上面的这些查询优化策略，我们还有几个提高性能的系统配置和管理策略。例如：
定期重建索引
一张表用的时间久了，数据频繁更新，索引碎片会很多，降低查询效率，重建索引可以整理这些碎片，大大提高查询和写入的效率。
配置恰当的query_buffer
如果你的机器有足够大的内存，那多分给MySQL一点吧，在一台8G内存的机器上，我们一般会分给MySQL 4到6个G，query的缓存会给你带来惊喜的。
选择恰当的引擎
常用的MySQL引擎有Innodb和MyISAM，前者更稳定且支持行级锁，后者处理一般查询效率更高。二者各有特点，一般我们会使用主从策略，主Innodb，从MyISAM的做法。
在恰当的时候分表或分库
MySQL很强大，但对于200到300万以上的数据进行处理，性能就开始有明显的下降了，因此一般到这个数量级，就建议拆分数据了。
别让查询链接阻塞
MySQL可以配置连接的超时时间，这个时间如果做得太长，甚至到了10min，那么很可能发生这种情况，3000个链接都被占满而且sleep在哪，新链接进不来，导致无法正常服务。因此这个配置尽量配置一个符合逻辑的值，60s或者120s等等。

当下能想到的也就是这些~~略显肤浅，不过就写到这里吧，希望可以抛砖引玉，给大家一个优化MySQL的建议。