一、为什么查询速度会慢
通常来说：查询生命周期大致可以按顺序来看：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。
执行可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，包括大量的检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理（排序和分组等）。
二、慢查询基础：优化数据访问
查询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。
① 确认应用程序是否在搜索大量超过需要的数据。
② 确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行。
1、是否向数据库请求了不需要的数据
① 查询不需要的记录
-- 若页面上只有需要10行数据 返回100行甚至更多是得不偿失的 最简单方法 limit select <cols> from table where col_name = 'col_val' limit 10;
常见的错误认识：MySQL只返回需要的结果集，实际上MySQL是先返回全部结果集再进行运算的，
-- 以前公司分页框架 查询count时 select count(<cols>) from table where ... -- 这个时候MySQL会查询出全部<cols>然后进行count处理，查询效率很低，可优化为 select count(1) from table where ...
② 总是取出全部的列+多表关联时返回全部的列
查询中应该拒绝使用 '*'
select * from table where ... -- * 会查询所有的列，平常学习或者解决问题时用*没有问题，但不要在生产应用中使用* -- 特别是多表关联时 会查询出所有的表的所有列 数据量巨大
③ 避免重复查询相同的数据
热点数据，最好使用缓存解决。避免重复不断地查询相同的数据。
2、MySQL是否扫描了额外的记录
对于MySQL，最简单的衡量查询的指标：响应时间、扫描的行数、返回的行数。
① 响应时间
在日常开发中，需要重视响应时间。一般公司都会周期统计响应时间过长的SQL。响应时间=服务时间+排队时间。
② 扫描的行数与返回的行数
分析查询时：查看该查询扫描的行数是非常有帮助的。这在一定程度上能够说明该查询找到需要的数据的效率高不高。理想情况下扫描的行数=返回的行数，但实际操作过程中多表联合查询出一行数据是常态。
-- 注意explain sql 返回列表中的rows属性：扫描的行数
③ 扫描的行数和访问类型
-- explain sql 返回列表中的type属性：访问类型 -- 速度从慢到快 扫描的行数也是从小到大
-- all :全表扫描
-- index :索引扫描
-- range :范围扫描 一般要求最少要达到range
-- ref :非唯一索引扫描
-- eq_ref:唯一索引扫描
-- cons :常熟引用
④ 一般MySQL能够使用三种方式应用where条件（extra : using where），从好到坏依次是：
a 在索引中使用where条件过滤不匹配的记录。这是在MySQL存储引擎层完成的
b 使用索引覆盖（覆盖索引）扫描来返回记录（extra ：using index），直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果。这是由MySQL服务器层完成的。
c 从数据表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录（extra : using where）。这也是在MySQL服务器层完成的。
select actor_id,count(1) from sakila.film_actor group by actor_id; -- 误区：应用where条件不是sql中的where -- 当actor_id是二级索引 对应a -- 当actor_id是主键索引（聚簇）对应b -- 当actor_id不是索引 对应c
⑤ 查询需要扫描大量的数据只返回少量的行，通常有下列技巧优化
a 使用索引覆盖扫描，把所有需要返回的列都放到索引中，存储引擎无须回表获取对应的行就可以返回数据了。
b 改变库表结构。使用单独的汇总表
c 重写这个复杂的查询
三、重构查询的方式
参考《高性能MySQL》