（转）仅供自己学习，特此转发
普遍遇到的慢SQL有以下三种：
1.未走索引
2.where条件里包含子查询，多表联查
3.查询大量数据
解决
一.索引：SQL中的高速公路
但凡优化SQL，首先要看的就是这条查询是否走了索引。走索引的查询和没走索引的差距可谓云泥之别。
可以看下面这个例子：
在一张大约3W数据量的用户表中，两种查询方式在速度上的差距：
不走索引：
select * from kw_user_copy where new_id=1
时间: 0.321 s
走主键索引:
select * from kw_user_copy where id=1
时间: 0.002 s
执行时间上有着数百倍的差距。
这种差距如果放在一些大的嵌套中，譬如循环查询500次，将成为非常致命的问题，甚至可能让程序执行超时。
PS. 很多查询条件也会导致SQL放弃索引而执行全表遍历，譬如：
select id from item where num is null
这些细节也要引起注意。
实际项目中的例子：
select id as user_id, name, nickname, photo, status, sdk_key, sdk_status from kw_user where name = 'wallkop' AND password = '44209a6a592dea91bcf7d4dd53e47a5a'
时间: 0.247 s
这是一条非常常见的用户登录查询。
直观看起来，这条SQL似乎写的非常完善了，根据name和password去查询相关用户的信息，怎么看都没有优化的余地了。
我们也知道：name和password作为两个string字段，通常是不会建立索引的，也就是说，这是一条必然不走索引的查询。
这种查询就没有优化余地了吗？
非也。
下面就是一个简单的优化：
select id from kw_user where name = 'wallkop' AND password = '44209a6a592dea91bcf7d4dd53e47a5a'
时间: 0.060 s
select id as user_id, name, nickname, photo, status, sdk_key, sdk_status from kw_user where id=37215
时间: 0.001 s
总耗时：0.061 s
将一条查询语句拆成两条，第一条不走索引的查询，我们尽量去简化它，只查一个id字段，你会惊奇的发现：速度居然提升了4倍。
而第二条查询用户详细信息的SQL，我们走了主键索引，仅仅用了0.001s。
如此一来，两条查询加起来总耗时才0.061s，比之前快了4倍。
这就是索引的灵活运用之道。
二.子查询（多表联查）优化
子查询速度慢的原因非常简单：
主查询遍历多少条数据，就要执行多少遍子查询。
简单来说，一张只有50条数据的表，普通查询和复杂子查询是没什么速度差异的，但当数据量级达到几万甚至几十万的时候，这个差距就会非常明显。
分析一条SQL语句来说明：
select id from kw_question where game_id=2 AND status=2 AND id in (select question_id from kw_answer where question_id = kw_question.id AND answer like "%瑞文%");
时间: 0.063 s
在这个语句中，where末端是一个非常坑爹的模糊文字子查询
但乍一看这条SQL速度似乎也不算太慢，其原因就在于：game_id=2和status=2这两个查询条件大幅度缩小了需要查询的数据集范围。
这就给我们了一个优化思路：
如果我能在执行子查询前，尽可能的缩减它的“数据范围”，不就可以提高查询效率了么？
分析一个实际项目里的案例，根据数据特点突破了SQL速度的极限：
select id as question_id, question, game_id, modify_time, has_attachment, status from kw_question a
where game_id=2 AND status in (0,1,2) AND not exists( select id from kw_answer where question_id=a.id and status != -1) order by a.create_time desc limit 0,20
时间: 3.160 s
上述SQL是一个问题列表页的查询语句，业务要求是把符合where条件的零回答数据筛选出来。
其实对于这种查询，最简单高效的方式是在字段里加一个answer_num,手动记录每个问题下的答案数量。
但是由于相关业务比较复杂，涉及审核、关闭、二次编辑等流程，最终项目组放弃了这个字段的使用。
所依在kw_question表缺乏相关answer_num字段的情况下，查询一个“零回答”的问题，就得去查其相关联的表：kw_answer。
这就由一个简单的单表查询变成了多表联查，大幅度增加了时间性能损耗。
平心而论，单纯从SQL的角度来讲，这条SQL已经没啥能优化的了，在无法使用answer_num这个字段的情况下，它已经写的蛮不错了。
然而3.16秒的速度真的让人无法接受。
于是开始思考：
首先EXPLAIN分析，发现主查询中rows多达157269条，难怪这么慢。
结合“零回答”这个特点仔细想了想，发现某个问题一旦有了至少一个答案，就彻底摆脱了0回答，通常来讲这个过程是不可逆的。
这就导致了这15W次查询中，大部分查询是废查询，因为你知道那些数据根本不会变动，但SQL还是把它们全部遍历了一次。
三.大量数据查询优化
1、首先分析有没有用到索引
2、