mysql流程
1、客服端/伺服器通訊協議
2、查詢快取
3、語法解析器和預處理，解析樹
4、查詢優化器（一條查詢有很多種執行方式，它作用就在於找到最好的執行計畫）
5、查詢執行計畫
6、查詢執行引擎，api呼叫
向mysql傳送乙個請求都做了什麼？
1、客戶端傳送一條查詢給伺服器。
2、伺服器先檢查查詢快取，如果命中了快取，則立刻返回儲存在快取中的結果。否則 進入下一階段。
3、伺服器端進行sql解析、預處理，再由優化器生成對應的執行計畫。
4、mysql根據優化器生成的執行計畫，呼叫儲存引擎的api來執行查詢。
5、將結果返回給客戶端。
複雜查詢分解為有哪些單個查詢的好處？
1、讓快取的效率更髙。許多應用程式可以方便地快取單錶查詢對應的結果物件。例如， 上面查詢中的tag已經被快取了，那麼應用就可以跳過第乙個查詢。再例如，應用 中已經快取了 id為123、567、9098的內容，那麼第三個查詢的in()中就可以少 幾個id。另外，對mysql的查詢快取來說&6,如果關聯中的某個表發生了變化， 那麼就無法使用查詢快取了，而拆分後，如果某個表很少改變，那麼基於該錶的查 詢就可以重複利用查詢快取結果了。
2、將查詢分解後，執行單個查詢可以減少鎖的競爭。
3、在應用層做關聯，可以更容易對資料庫進行拆分，更容易做到髙效能和可擴充套件。
4、查詢本身效率也可能會有所提公升。這個例子中，使用in ()代替關聯查詢，可以讓 mysql按照id順序進行查詢，這可能比隨機的關聯要更高效。我們後續將詳細介 紹這點。
5、可以減少冗餘記錄的查詢。在應用層做關聯查詢，意味著對於某條記錄應用只需要 查詢一次，而在資料庫中做關聯查詢，則可能需要重複地訪問一部分資料。從這點看， 這樣的重構還可能會減少網路和記憶體的消耗。
6、更進一步，這樣做相當於在應用中實現了雜湊關聯，而不是使用mysql的巢狀循 環關聯。某些場景雜湊關聯的效率要髙很多（本章後續我們將討論這點）。
mysql查詢和索引
索引可以查詢鎖定更少的行。如果你的查詢訪問那些不需要的行，那麼就會鎖定更少的行。雖然innodb的行鎖效率很高，記憶體使用也很少，但是鎖定行的時候任然會帶來額外的開銷；還有，鎖定超過需要的行會增加鎖徵用並減少併發性。
inoodb在二級索引上，使用共享（讀）鎖，但訪問主鍵索引需要排他（寫）鎖。這消除了使用覆蓋索引的可能性，並且使得select for update 比lock in share mode 或非索引查詢要慢很多。
表損壞&修復表
表損壞是很槽糕的事情。對於myisam儲存引擎，表損壞通常是系統崩潰導致的。其他的引擎也會由於硬體問題、mysql本身的缺陷或者作業系統的問題導致索引損壞。
check table 通常能夠找出大多數的表和索引的錯誤。可以使用repair table命令來修復損壞的表，但同樣不是所有的儲存引擎都支援該命令。
減少索引和資料碎片
b-tree索引可能會碎片化，這會降低查詢的效率。碎片化的索引可能會以很差或者無序的方式儲存在磁碟上。
根據設計，b-tree需要隨機磁碟訪問才能定位到葉子也，所以隨機訪問是不可避免的。然而，如果葉子頁在物理分布上是順序且緊密的，那麼查詢的效能會更好。
資料碎片化分為三種：行碎片，行間碎片，剩餘空間碎片。
對於myisan表，這三類碎片化都可能發生。但是innodb不回出現短小的行碎片；inoodb會移動短小的行並重寫到乙個片段上。
可以通過optimize table來整理碎片，多數儲存引擎都有效。
選擇索引和編寫利用這些索引的查詢，有三個原則：
1、單行訪問是很慢的。特別是機械硬碟儲存中（ssd的隨機i/o是公認的快），如果伺服器從儲存中讀取乙個儲存塊，只是為了一行資料，那未免有些浪費。所以在讀取的時候，盡可能查詢更多行的資料
2、按順序訪問範圍資料是很快的，並且group by 查詢也無需再做排序和將行組進行聚合計算了。
3、索引覆蓋查詢是很快的。如果乙個索引包含了查詢的所有列，那麼儲存引擎就不需要再回表查詢行來。避免了大量的單行訪問。
為什麼查詢要盡可能查詢實際使用的資料，避免*這種？
這種查詢不僅給mysql伺服器帶來額外的負擔，還增加了網路開銷，特別是資料庫和應用伺服器不在同乙個主機上，網路開銷（資料傳輸）就很明顯了，即使都在同乙個主機上依然會有網路開銷。另外會增加應用伺服器的cpu和記憶體資源。補充一點，也會增加磁碟i/o壓力。
//@todo 有時間再整理
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