1、SQL优化主要优化的还是查询, 优化查询的话, 索引优化是最有效的方案。
首先要根据需求写出结构良好的SQL，然后根据SQL 在表中建立有效的索引。但是如果索引太多，不但会影响写入的效率，对查询也有一定的影响。
定位慢SQL然后并优化
这是最常用，每一个技术人员都应该掌握基本的SQL调优手段(包括方法、工具、辅助系统等)。这里以MySQL为例，最常见的方式是，由自带的慢查询日志或者开源的慢查询系统定位到具体的出问题的SQL，然后使用explain。profile等工具来逐步调优，最后经过测试达到效果后上线。
explain + SQL语句查询SQL执行过程, 通过执行计划，我们能得到哪些信息：
A：哪些步骤花费的成本比较高
B：哪些步骤产生的数据量多，数据量的多少用线条的粗细表示，很直观
C：每一步执行了什么动作
优化索引
(1)索引列务必重复度低, where条件字段上需要建立索引；
(2)使用索引就不能用OR查询，否则索引不起作用；
(3)使用索引，like模糊查询不能以%开头；
(4)查询条件务必以索引列开头，否则索引失效；
(5)复合索引遵守最左原则。
避免索引失效
A：尽量不要在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
B：应尽量避免在where 子句中使用!= 或<> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
C：应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
D：不做列运算where age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数。计算表达式等, 都会是索引失效。
E：查询like，如果是‘%aaa’ 也会造成索引失效。
2、SQL语句调优
· 根据业务场景建立覆盖索引只查询业务需要的字段，如果这些字段被索引覆盖，将极大的提高查询效率。
· 多表连接的字段上需要建立索引，这样可以极大提高表连接的效率。
· where 条件字段上需要建立索引, 但Where 条件上不要使用运算函数，以免索引失效。
· 排序字段上, 分组字段上需要建立索引。
· 优化insert 语句: 批量列插入数据要比单个列插入数据效率高。
· 优化order by 语句: 在使用order by 语句时, 不要使用select *,select 后面要查有索引的列, 如果一条SQL语句中对多个列进行排序, 在业务允许情况下, 尽量同时用升序或同时用降序。
· 优化group by 语句: 在我们对某一个字段进行分组的时候, MySQL默认就进行了排序, 但是排序并不是我们业务所需的, 额外的排序会降低效率。所以在用的时候可以禁止排序, 使用order by null禁用。
select age, count(*) from emp group by age order by null
· 尽量避免子查询, 可以将子查询优化为join 多表连接查询。
3、合理的数据库设计
根据数据库三范式来进行表结构的设计。设计表结构时，就需要考虑如何设计才能更有效的查询, 遵循数据库三范式：
第一范式：数据表中每个字段都必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性;
第二范式：满足一范式后，表中每一列必须有唯一性，都必须依赖于主键;
第三范式：满足二范式后，表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关(外键也是直接相关)，字段没有冗余。
注意：
没有最好的设计，只有最合适的设计，所以不要过分注重理论。三范式可以作为一个基本依据，不要生搬硬套。
有时候可以根据场景合理地反规范化：
A：分割表。
B：保留冗余字段。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的字段，以避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。
C：增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间, 前提是这个列经常被用到, 这也就是反第三范式。
4、分表
水平分割(按行)，垂直分割(按列)
分表场景
A：根据经验，MySQL 表数据一般达到百万级别，查询效率就会很低。
B：一张表的某些字段值比较大并且很少使用。可以将这些字段隔离成单独一张表，通过外键关联，例如考试成绩，我们通常关注分数，不关注考试详情。
水平分表策略
C：按时间分表：当数据有很强的实效性，例如微博的数据，可以按月分割。
按区间分表：例如用户表1 到一百万用一张表，一百万到两百万用一张表。
hash分表：
通过一个原始目标id 或者是名称按照一定的hash 算法计算出数据存储的表名。
MySQL 数据库魅力所在
• 世界上最流行的开源数据库
• 使用简单
• 维护方便
• 应用场景众多（Web网站系统、日志记录系统、数据仓库系统、嵌入式系统……）
• 掌握MySQL，相当于掌握所有数据库软件的90%
关乎数据，便是差之毫厘谬以千里，数据的真实有效和精准程度直接影响着价值呈现，左右决策的制定和落地执行。
所以，大厂面试提问的细腻程度达到“令人发指”的程度便可以理解了。而有些公司还会对MySQL的掌握程度进行的阶级划分。
我们发现，大多数人并没有实操MySQL的经验，只能做到浅显了解而不能精通。如果只能单纯地进行数据库的开发和使用，自然无法跳出初级开发工程师的能力范畴；倘若能够熟练掌握技术，对业务进行数据建模，表达实体关系、索引优化，自然进阶高级开发工程师之列。
只有全面、深入、细致的掌握了MySQL，才能把握住大厂面试机会，最近又发现了新教程，给大家带来“高薪密码”：
MySQL数据库入门到精通，从mysql安装到mysql高级、mysql优化全囊括
在IT领域，SQL是当下计算机领域使用最广泛的语言之一，而MySQL就是世界上使用最广泛的数据库系统。本套MySQL8.0教程，从零到高阶全面讲解MySQL8.0，让零基础小白也能系统、全面、深入的掌握MySQL数据库，具备基本开发所需的SQL水平。
现在，大数据开发，后端开发，人工智能，数据科学，甚至是产品经理，测试，运营等相关岗位，均在使用SQL。
MySQL成为高级开发者面试中考察的必考点，也是市场需求之必然。
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本课程是目前为止，MySQL方面知识最为全面的一套课程，视频知识涵盖了MySQL的基础篇、进阶篇、运维篇这三个篇章，干货满满。在基础篇中，主要讲解MySQL的基础知识，包含MySQL安装、SQL、约束、函数、多表查询、事务等。在进阶篇中，主要讲解MySQL的存储引擎、索引、优化、存储对象、InnoDB核心、锁等相关知识。在运维篇，主要讲解了MySQL的日志、主从复制、读写分离、分库分表等方面的知识。在课程内容方面，本套课程能够完全满足我们日常的开发、运维、面试、以及自我提升的各种需求。在课程设计方面，层层递进，可以快速的帮助我们构建起完整的MySQL知识脉络，是你成为MySQL大牛的不二之选，所以这套视频必须收藏起来，相信将来会对你有很大帮助。
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我们学习知识，得知其然知其所以然。本课程中，特别是在进阶篇和运维篇中，涵盖了很多底层的原理，而部分原理还是比较晦涩难懂的，为了便于大家理解其原理，从而更好的吸收掌握知识，在课程中加入了大量动画及图例，来帮助大家理解、消化、吸收。
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