1 MySQL查询路径
MySQL查询路径如下图所示：
查询的生命周期大致包括：从客户端 到服务器，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。
1.1 MySQL客户端/服务器通信协议
MySQL客户端和服务器端的通信协议是"半双工"的，也就是说在任何一个时刻，要么由服务器向客户端发送数据，要么由客户端向服务器发送数据，这两者不可能同时发生，有你没我，有我没你。
1.2 查询缓存
如果缓存命中，则直接返回。
1.3查询优化处理
MySQL会对SQL语句进行语法验证，并将SQL语句生成一个"解析树"。
MySQL能够处理的优化有：
1）重新定义关联表的顺序。MySQL采用嵌套循环的方式处理表关联，所以小表驱动大表性能更好。
2）使用等价变化规则。例如5=5 and a>5就会被改写为a>5;
3) 优化max()、min()。如果有索引B树最左边的值就是最小值，最右边的值就是最大值。
4）预估并转换成常量表达式。
例如对于这个查询，先查询film表，因为film_id是主键，所以type=const，然后将film_id作为已知的值，去film_actor表中查询。这个走索引因为type=ref。
5）提前终止查询。比如limit 、not exists()等。
6）IN（）。MySQL会将in中的数据进行排序，然后通过二分查找法确定列表中的值，所以in中数据量大的时候，不等价于or，比转换成or性能会好一些。
1.4 查询执行引擎
根据生成的执行计划，调用存储引擎提供的接口来完成。
1.5 返回给客户端
MySQL将结果集返回客户端是一个增量、逐步返回的过程，这样服务器端无需存储太多的结果，另外客户端也可以第一时间获取结果。
2 为什么查询会慢？
查询可以看做是由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。优化查询实际就是要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务执行的更快。
2.1 访问了太多的行，或者访问了太多的列
a.查询不需要的记录。例如对于大表查询没有做分页，或者只做了前台分页，没做后台分页，这将导致查询了n多记录，但是只用了很少的一部分，白白消耗了数据库和网络的能量，没用到正地方，这是一个倡导绿色，节约的社会，这样未免太不和谐了。
b.访问了太多的列。比如喜欢用select * ，尤其多表关联的时候，要注意select *，应该只返回有价值的列。或者表中有大字段，但是这个查询并用不到大字段的时候，也要注意过滤掉大字段，查询大字段消耗更多。
当然凡事有个度，这个原则也别被滥用，比如select col1,col2,col3 from tbl where id=1;然后把col1,col2,col3缓存起来，就要好过col1，col2,col3分3次查询。
c.使用缓存。
对于读多写少等存在热点数据的场景，通常使用缓存，将这些数据缓存起来，可以使用本地缓存或者memcached等分布式缓存，避免数据库查询。
d.避免太复杂的SQL语句。
笔者遇到的项目中有几个长SQL，长度都超过了满满1页屏幕，各种嵌套，各种子查询，笔者实在是佩服开发者的水平，反正偶觉得一般人是写不出来滴。其实遇到这种情况，我觉得一定不要硬撑下去，这个一定是数据库设计出了问题，或者一定要考虑把大SQL做拆分，分而治之。
2.2 MySQL服务器在分析大量超过需要的数据行
访问类型(按速度由慢到快排序)：全表扫描，范围扫描，索引扫描，常数引用等。
create table tbl(col1 int not null primary key,col2 varchar(10) not null,col3 varchar(10) not null);
CREATE INDEX idx_tbl_col2 ON tbl (col2);
a.explain select * from tbl where col1=1;
type=const //因为col1是主键，所以类型为const，这种效率最高
b.explain select * from tbl where col2='1';
type=ref //因为col2字段上有索引，所以type的类型是ref，表示按索引扫描，如果是覆盖索引，extra中还会显示using index
例如explain select col2 from tbl where col2='1'; 这种查询不需要回表，所以性能也是杠杠的。
c.explain select * from tbl where col2 between '1' and '5';
type=range //range表示是索引范围扫描
d.explain select * from tbl where col3='1';
type=all ;//由于col3未建索引，所以全表扫描，这对于大表是遭难性的。这个虽然可能返回了很少的数据行，但是为了找到这个数据行，却扫描了整张表。
3 优化特定类型的查询
3.1优化COUNT()查询
1）不要用count(字段)，用count(*)
2) MyISAM存储引擎如果没有where条件，那么他会直接获取出，如果有where条件那么他跟其他存储引擎速度一样
3) 分别查询红颜色和蓝颜色的语句，可以写成：
select count(color='red' or null) as red ,count(color='blue' or null) as blue from items;
4)可以使用近视值的时候可以通过explain获取，explain并不实际执行，获取去掉一些精确性的约束。
5）使用汇总表。
总之：快速，精确和实现简单，三者只能取其二。
3.2 优化关联查询
1）确保ON和USING子句中的字段有索引。
2）确保GROUP BY 和 ORDER BY的表达式只用到一个表中的列，这样MySQL才能使用索引做优化。
3.3 优化LIMIT分页
首先要确保相关字段有索引，另外如果偏移量非常大，可以考虑使用子查询。
例如:
select film_id ,description from film order by title limit 10000,20;
可以改写为：
select film_id, description from film inner join (
select film_id from film order by title limit 1000,20
)as lim using(film_id);
内部子查询会使用索引覆盖，获取到值以后，再回表检索数据，这样使MySQL访问了尽可能少的页。
3.4 优化UNION
1）MySQL总是通过临时表的方式执行UNION查询
2）需要将where ,limit等子句手工的下推到各个union的子查询中。
3）除非必要，尽可能使用UNION ALL
《高性能MySQL》