慢日志统计与分析查看
在Mysql中，支持慢日志记录功能，通过指定统计执行时间阈值与日志存放位置来实现
Mysql默认统计时间为10s,而且默认统计是关闭的，那么如何开启统计呢？
这里分为两种情况
第一种情况是在mysql ini配置文件中添加键和值，通常适用于从数据库启动即开启统计日志
第二种情况是在不适合关闭服务器而临时需要统计时（在mysql下次关闭前都有效），可以通过命令直接设置，然后重新创建一个连接即可
具体设置如下：
首先查看是否开启了统计
SHOW VARIABLES LIKE '%query%';
如果slow_query_log的值为OFF则表示没有开启。
第一种：找到my.ini文件，配置如下，并重启mysql服务
[mysqld]
slow_query_log = on; #打开慢查询
long_query_time = 1 #设置统计时间阈值，sql执行超过这个时间即统计，单位是秒
slow_query_log_file = /tmp/slow.log #日志存放位置
第二种：打开mysql客户端，执行下面的语句
SET GLOBAL slow_query_log = on;#打开慢日志统计
SET GLOBAL long_query_time = 2.000000;#设置统计时间阈值，sql执行超过这个时间即统计，单位是秒
设置后重新启动客户端连接后再次查看slow_query_log属性值，如果为ON则设置成功
设置完成之后需要重新连接数据库才能生效
EXPLAIN执行计划
通过日志我们可以获取到慢sql信息，就可以针对性的优化，Mysql提供了Explain关键字帮助我们分析sql语句的执行方式
EXPLAIN + sql查询语句 #语法，一般来说我们分析的都是查找的性能，所以是查询语句
示例：
EXPLAIN SELECT * FROM convertedfile WHERE id = 1
这是一条简单的SQL，通过主键查找唯一的记录，运行结果如下
可以看到结果中包含10列信息，分别为
id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra
对应的简单描述如下：
id: select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序===id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
select_type: 表示查询的类型。用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询。
table: 输出结果集的表 显示这一步所访问数据库中表名称（显示这一行的数据是关于哪张表的），有时不是真实的表名字，可能是简称，例如上面的e，d，也可能是第几步执行的结果的简称
partitions:匹配的分区
type:对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。
possible_keys:表示查询时，可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:索引字段的长度
ref:列与索引的比较
rows:扫描出的行数(估算的行数)
filtered:按表条件过滤的行百分比
Extra:执行情况的描述和说明
挑选一些重要信息详细说明：
-
select_type
SIMPLE 简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为PRIMARY
SUBQUERY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询
DERIVED 在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中
UNION 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION：若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED
UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT -
type
mysql找到数据行的方式，效率排名
NULL > system > const > eq_ref > ref > range > index > all
***一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
system 表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计
const 通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 和 unique key，因为只匹配一行数据，所以很快。如果将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换为一个常量
eq_ref 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键索引和唯一索引 区别于const eq_ref用于联表查询的情况
ref 非唯一索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，他可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体
range 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，一般是在where中出现between、<、>、in等查询，范围扫描好于全表扫描，因为他只需要开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引
index Full Index Scan，Index与All区别为index类型只遍历索引树。通常比All快，因为索引文件通常比数据文件小。也就是说，虽然all和index都是读全表，但是index是从索引中读取的，而all是从硬盘读取的
ALL Full Table Scan,将遍历全表以找到匹配的行
-
possible_keys
指出mysql能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段若存在索引，则该索引被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示null）
实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。（可能原因包括没有建立索引或索引失效）
查询中若使用了覆盖索引（select 后要查询的字段刚好和创建的索引字段完全相同），则该索引仅出现在key列表中 possible_keys为null -
key
key列显示mysql实际决定使用的索引，必然包含在possible_keys中。如果没有选择索引，键是NULL。想要强制使用或者忽视possible_keys列中的索引，在查询时指定FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE index -
key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。 -
ref
显示索引的那一列被使用了，如果可能的话，最好是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。 -
rows
根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，也就是说，用的越少越好 -
extra
包含不适合在其他列中显式但十分重要的额外信息
using filesort ：表示mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是从表里按索引次序读到相关内容，可能在内存或磁盘上排序。mysql中无法利用索引完成的操作称为文件排序
using temporary: 使用了用临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by和分组查询group by。
以上两种信息表示mysql无法使用索引
Using Index:表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免访问了表的数据行，效率不错。如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
Using where:不用读取表中所有信息，仅通过索引就可以获取所需数据，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤
Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询，常见 group by ; order by
Using filesort：当Query中包含 order by 操作，而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using join buffer：表明使用了连接缓存,比如说在查询的时候，多表join的次数非常多，那么将配置文件中的缓冲区的join buffer调大一些。
Impossible where：where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
No tables used：Query语句中使用from dual 或不含任何from子句
sql索引优化
索引的分类：聚簇索引，非聚簇索引，唯一索引，联合索引，覆盖索引
聚簇索引（又可以成为聚集索引）：在Innodb引擎中主键使用聚集索引，聚集索引的主要特点是B+树的叶子节点不仅包含主键也包含数据列的所有信息。这样做的好处是找到主键索引的同时即可找到数据信息
非聚簇索引：区别于聚簇索引，非聚簇索引的叶子节点中只包含主键信息和数据指针（引用地址），相较于聚集索引还需要一次IO用来检索数据列信息。在MyIsam引擎中，无论主键索引还是其他索引，都是使用非聚集索引
唯一索引：建立唯一索引的数据列中值是唯一的，表中可以有多个唯一索引。主键本身也是唯一索引，不过两者是有本质区别的，最大的区别是一个表中只包含一个主键
联合索引：多个字段共同组成索引
覆盖索引：所要查找的数据列恰好都在索引中，仅需通过索引即可完成查找，效率较高
在实际操作过程中，应该选取表中哪些字段作为索引？
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引,有7大原则：
1．选择唯一性索引
2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
3．为常作为查询条件的字段建立索引
4．限制索引的数目
5．尽量使用数据量少的索引
6．尽量使用前缀来索引
7．删除不再使用或者很少使用的索引
8. 经常更新修改的字段不要建立索引（针对mysql说，因为字段更改同时索引就要重新建立，排序，而Orcale好像是有这样的机制字段值更改了，它不立刻建立索引，排序索引，而是根据更改个数，时间段去做平衡索引这件事的）
9、不推荐在同一列建多个索引
通过适当的建立索引，可以更好的提高查询速度，本篇文章不详细解释优化过程。
