只有好的库表结构、合理的索引还不够，我们还需要合理的设计查询，齐头并进，一个不少才能充分发挥MySQL的优势。
一、查询为什么会慢？
每一个查询由一系列的子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。这个我们在之前的单个查询分析时已经简单介绍了，当然还有额外的因素，比方说包括网络，CPU计算，统计信息，执行计划，锁等待等操作，或者底层引擎在调用内存，CPU操作，I/O操作等上的消耗时间。、
优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。
查询性能低下的最基本原因是访问的数据太多，大部分的性能低下的查询可以通过减少访问的数据量进行优化，一般有2个简单的分析方法：
1、确认应用程序是否返回了大量超过需要的数据，这就是说访问了太多的行，也有时候是因为访问了太多的列，这会增加很多额外的开销，包括，网络，CPU，内存等。
一些常见的例子：
a、查询不需要的记录
一个常见的错误是常常会以为MySQL会只返回需要的数据，实际上却是先返回全部的查询结果再进行计算，一个简单有效的解决方法是在查询后面加上LIMIT。
b、多表关联时返回全部列
比如，要查找所有在电影hreo中出现的演员，不要这样去写
select * from actorinner join film_actor using(actor_id)
inner join film using(film_id)
where film.title = "hreo";
这会返回三个表的全部列，应该只返回需要的列
select actor.* from actorinner join film_actor using(actor_id)inner join film using(film_id)where film.title = "hreo";
c、不要总是取出全部的列
select * from actor....
d、重复查询相同的数据
例如在用户评论的地方需要查询用户的头像，如果用户多次评论，可能会反复查询这个数据，可以先缓存起来，这样会更好。
2、确认MySQL服务层是否在返回前检索大量超过需要的数据行。
如果查询为了返回结果扫描过多的数据，那么就不合适了，一般看3个指标：
a、响应时间
响应时间分为服务时间和排队时间。这个很难细分，如果是在一个合理的值，那就可以接受。
b、扫描的行和返回的行
这个在一定程度上能够说明该查询找到需要的数据效率怎么样。理想的情况下，扫描的行和返回的行是相同的，不过实际中这是很难的，特别是做关联查询时。
c、扫描的行和访问类型
在explain语句中的type列反应了访问类型。从全表扫描到索引扫描，范围扫描，唯一索引查询，常数引用等，速度从慢到快，扫描的行从大到小。一般我们增加一个合适的索引就可以很高效了。
CREATE TABLE `emp5` ( `id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `name` varchar(100) NOT NULL, `job` varchar(100) NOT NULL, `num1` int(10) DEFAULT NULL, `num2` int(10) DEFAULT NULL, `num3` int(10) DEFAULT NULL, `job_num` int(10) DEFAULT NULL, `d` date DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `job_num` (`job_num`)) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
这里说明使用了索引类型，如果去掉了索引
访问类型为全表扫描（ALL）
一般MySQL能够使用如下三种方式应用where,从好到坏依次是
a、在索引中使用where过滤不匹配的数据，引擎层完成。
b、使用索引覆盖扫描，在Extra中出现了Using index,直接从索引中过滤掉不需要的记录，服务层完成，不需回表取数据。
c、从数据表返回数据，然后过滤，在Extra中出现了Using where ，在服务层完成。
二、重构查询
一个复杂查询还是多个简单查询，是否需要将一个复杂的查询分成多个简单的查询，这是一个需要好好衡量的问题了。
1、切分查询
删除数据就是一个很好的例子。定期的清楚大量的数据，可能需要锁住大量的数据，占满整个事务，耗尽资源，阻塞很多小的查询，切分是一个很好的办法。
比方说：把如下的句子
delete from message where create_time < date_sub(now(),interval 3 month);
换成如下：
rows_affected=0do{ rows_affected = do_query( "delete from message where create_time < date_sub(now(),interval 3 month limit 10000") )}while rows_affected > 0
一次删除10000行，影响就会很小，压力就会分担开来了。
2、分解关联查询
把关联查询进行分解，例如下面的查询：
select * from tagjoin tag_post on tag_post.tag_id = tag_idjoin post on tag_post.post_id = post.idwhere tag.tag = 'hreo';
分解为：
select * from tag where tag = 'hreo';select * from tag_post where tag_id=1234;select * from post where id in (123,546,432);
乍一看，我们好像复杂化了，但是分解后还是有很多好处的，有的时候我们的却是需要这样做的 。
a、让缓存的效率更高，如果第一个查询的结果已经缓存了，那么就可以跳过第一个查询，另外对一MySQL的查询缓存Query Cache来说，如果关联的表发生了修改，就无法使用缓存了，拆分后，那么一个表的改变不会影响其他表的缓存。
b、单个查询可以减少锁的竞争。
c、在应用层做关联，有更好的扩展性。
d、可以减少冗余记录的查询，因为数据库关联查询时，可能需要重复的访问一部分数据。
e、这个相当于实现了哈希关联，而不是MySQL的嵌套循环关联，某些时候哈希关联效率高很多，这点以后会有介绍。
这个效果，在负载均衡，或者数据分布在不同的数据库是更明显。
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