首先mysql结构图：
连接层、服务层、引擎层、存储层
Connectors指的是不同语言中与SQL的交互接口，例如适用于Java的JDBC，.Netframework的ODBC。
Management Serveices & Utilities：系统管理和控制工具集合，例如备份还原，安全复制等功能。
Connection Pool：连接池，用于管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求。
SQL Interface：SQL接口，用于接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface。
Parser：解析器，用于SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的，是一个很长的脚本。
Optimizer：查询优化器，用于SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。
Cache和Buffer：查询缓存，如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等。
Engine：存储引擎，存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制(这种访问机制就叫存储引擎)。现在有很多种存储引擎，各个存储引擎的优势各不一样，最常用的MyISAM,InnoDB,BDB
SQL执行顺序: from on join where group by having select distinct union order by
MyISAM,InnoDB区别：
一、慢查询的开启与捕获
log_output 参数是指定日志的存储方式。log_output='FILE'表示将日志存入文件，默认值是'FILE'。log_output='TABLE'表示将日志存入数据库，这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%slow_query_log%' //查看是否开启
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%long_query_time%' //查看查询慢阙值时间
SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%slow_query%' //查看慢查询的所有sql条数
SHOW VARIABLES LIKE '%log_queries_not_using_indexes%' //查看sql未使用索引的查询
SET GLOBAL slow_query_log=1 //开启慢查询日志，mysql默认是关闭的，用到的时候再打开，用完及时关闭。
SET GLOBAL long_query_time=2 //设置sql执行大于2秒为慢查询日志
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes=1 //设置是否打印未使用索引的sql
slow_query_log_file = /mysqldata/log/slow-query.log // 慢查询日志存放路径 默认为 hostname-slow.log
log_output='FILE'
利用mysqldumpslow日志分析工具
mysqldumpslow -help
s:表示按照何种方式排序
c:访问次数
l:锁定时间
r:返回记录
t:即将返回前面多少条数
al:平均锁定时间
ar:平均返回记录条数
at:平均查询时间
g:后边搭配一个正则表达式，大小写不敏感
例子：
得到返回记录集最多的10条sql
mysqldumoslow -s r -t 10 /mysqldata/log/slow-query.log
得到访问次数最多的10条sql
mysqldumoslow -s c -t 10 /mysqldata/log/slow-query.log
得到按照时间 排序的前10条里面包含有左连接的查询语句
mysqldumoslow -s t -t 10 -g "left join" /mysqldata/log/slow-query.log
另外使用这些命令时结合| 和more使用，否则可能出现爆屏情况。
mysqldumoslow -s r -t 10 /mysqldata/log/slow-query.log | more
二、explan+慢SQL分析
explan+sql 能够分析出：
1、表的读取顺序 2、数据读取操作的操作类型 3、哪些所以可以被使用 4、哪些索引实际被使用 5、表之间的引用
6、每张表有多少行被优化器查询
id：table的读取顺。从高到低依次读取。
select_type：查询的类型 SIMPLE 简单查询 SUBQUERY 子查询 PRIMARY UNION 等等
table：查询的表
type : 分析sql性能的重要参数。性能优越性依次为 system>const>eq_ref>ref>range>index>all。
possibe_keys ：可能用到的key
key：实际用到的key
ref : 查询索引用到的值
rows : 该表多少行被优化器查询
extra : 存储一些重要的信息。Using filesort 文件排序（一般order by.会遇到需优化），Using temporary(会自动创建临时表，必须优化)， Using index(用到了索引。说明这个sql性能良好)，Using join buffer(多个join下会存在，用多了查询缓存).......
sql语句编写规则：
1、全值匹配
2、最佳左前缀法则：如果索引了多个列，查询应该从索引的最左前列开始且不跳过索引中的列
3、不在索引上做任何操作（计算、函数、类型转换等）,会导致索引失效而转向全表扫描
4、存储引擎不能使用索引范围条件右边的列
5、尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致）），减少select*
6、mysql在使用不等于（！= 或者 <>）的时候会使索引失效，导致全表扫描
7、is null,is not null 也无法使用索引
8、like 以通配符开头 （‘%aaa’）mysql索引会失效导致全表扫描。不是这种 like 'aaa%'
9、字符串不加单引号索引也会失效
10、少用or，用它来连接时会使索引失效。可以用 union
11、提高order by 速度。尝试提高 sort_buffer_size，提高 max_length_for_sort_data
12、小表驱动大表及小的数据集驱动大的数据集。比如 left join 应该在右表建索引等等,也就是说最外层的查询应该是小表。
select *from A where id in ( select id from B )
等价于： for select id from B
for select * from A where A.id = B.id
当B表数据集必须小于A表数据集时，用in优于exists
select *from A where id exists ( select 1 from B where B.id = A.id)
等价于： for select id from A
for select * from B where B.id = A.id
当A表数据集必须小于B表数据集时，用exists优于in
注意：A表和B表的id字段应建立索引。三、show profile
1、首先确认，现在mysql版本是否支持
2、开启此功能，默认是关闭的，使用前需先开启
show variables like 'profiling'
set profiling =on
3、运行sql
4、查看结果，show profile
5、诊断sql、show profile cpu,block io for query 上一步前面的问题sql数字号码
show profile 参数：
ALL 显示所有开销信息
BLOCK IO 显示快IO相关开销
CONTEXT SWITCHES 上线文切换相关开销
CPU 显示cpu相关开销
IPC 显示发送和接收消息相关开销信息
MEMORY 显示内存相关开销信息
PAGE FAULTS 显示页面错误相关开销信息
SOURCE 显示和 Source_function ,Source_file,Source_line相关开销信息
SWAPS 显示交换次数相关开销信息
6、诊断表中出现 converting HEAP to MyISAM (查询结果太大、内存放不下)，creating tmp table 创建临时表（1、需要拷贝数据用到了cup、用完以后还需要删除临时表）、coping to tmp table on disk (把内存中临时表的数据复制到硬盘上)、locked。group by 容易产生临时表，用时最好先order by。