在面試或者實際的工作中，我們都會遇到會需要優化mysql的場景，那麼優化mysql的原理到底是什麼呢。
根據當前的我們可以根據他的執行過程來進行對應的優化操作。
1.避免使用select *或者盡量使用limit 1這種限量級的語句
原因：從上圖我們可以看到，mysql是的通訊協議是「半雙工」的，意思就是如果伺服器向mysql發出請求之後，mysql必須接收到伺服器的所有請求引數以後，才可以對資料進行處理操作，然後再返回給伺服器端，也就是說我們不能在邊請求的過程中邊獲得資料。所以當我們查詢語句很長的時候，需要設定max_allowed_packet引數，但是如果查詢語句真的特別長，伺服器端可能會因為無法接受過多資料而導致丟擲異常。當我們對mysql發起請求的時候，mysql必須返回我們查詢的所有結果，不能只返回前幾條結果。因而在實際開發中，盡量保持查詢簡單且只返回必需的資料，減小通訊間資料報的大小和數量是乙個非常好的習慣，這也是查詢中盡量避免使用 select * 以及加上 limit 限制的原因之一
2.查詢的快取設定
原因：從上面的圖中可以看到，所有打進mysql的查詢第一步都是會從快取中查詢資料，如果快取命中會直接從快取中獲取資料的。但是並不是一味的設定快取就能提高我們的查詢效率的。既然是快取，那肯定會有失效的，快取和失效時都會帶來效能上的額外消耗，並且快取命中的要求比較嚴格，比如第一次查詢和第二次查詢時，字段順序發生改變會導致快取無法命中；使用mysql的一些函式特性，比如now()，current_date()等一些函式也會導致快取無法命中。所以當我們的業務場景下快取帶來的收益效果大於其效能消耗時，可以考慮引入快取的配置。
3.資料型別優化
原因：選擇資料型別只要遵循小而簡單的原則就好，越小的資料型別通常會更快，占用更少的磁碟、記憶體，處理時需要的cpu週期也更少。越簡單的資料型別在計算時需要更少的cpu週期，比如，整型就比字元操作代價低，因而會使用整型來儲存ip位址，使用 datetime來儲存時間，而不是使用字串
4.一些優化sql的操作
比如優化聯表查詢，在大資料場景下，表與表之間通過乙個冗餘欄位來關聯，要比直接使用 join有更好的效能。還有比如用union all去代替union，除非我們需要用到去重。如果沒有 all關鍵字，mysql會給臨時表加上 distinct選項，這會導致整個臨時表的資料做唯一性檢查，這樣做的代價非常高
5.儲存引擎的選擇
5.索引
索引我放到最後乙個說是有原因的，因為索引涉及的東西太多了。
首先需要考慮乙個問題：我們需要在哪個列上加索引，如果單列查詢，那索引肯定是加在對應的列上，如果多列索引呢，因為索引是遵循「最左原則」的，索引的字段在最左邊才會效率最高。比如我們有 select * from user where name = "urey" and age = "25"，我們可以通過執行下面的語句，看哪一列的語句最接近於1那麼就可以將此列放至最左邊並加入索引
select count(distinct name)/count() as name_selectivity, count(distinct age)/count() as age_selectivity,count(*) from user
關於索引的最左原則：select * from user where name = "urey" and age = "25" 還是這句語句，mysql在查詢的時候會先查詢 name = 「urey」 的所有資料，而後在前者的結果中再查詢age = 25的資料，因此如果age 上加入索引的話，效率會很低下。
關於索引還有乙個就是我們常說的為什麼索引常用的是b+樹呢，他的查詢效率肯定是低於hash的，為什麼不用hash呢。
原理：因為b+樹是多路搜尋樹，在查詢單條資料的時候，雜湊查詢的時間複雜度為o(1)，確實比b+樹會快很多，但是b+樹的優勢在於他的所有資料都儲存在子節點之上，並且子節點之間是按照鍊錶順序相連的，比如我們需要查詢20-30的資料的時候，b+樹會先從多路中查詢20的子節點位置，而到30相當於就是limit10，此時b+樹會遍歷鍊錶向後查詢10個數字，不需要再去從跟節點進行查詢，所以在查詢多資料情況下時，b+樹的威力就體現出來了。
mysql方面自己也沒有太多的了解深入，文中可能會涉及許多問題，所以有不對的地方歡迎指出一起討論。
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