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一、先了解一下MySQL查询的执行过程

MySQL在查询时，它是由很多子任务组成的，每个子任务都会消耗一定的时间，如果要想优化查询，实际上要优化其子任务，可以消除一些子任务、减少子任务的执行次数、让子任务执行的更快。

MySQL查询的执行过程：从客户端到服务器、然后在服务器进行解析、生成执行计划、执行、返回结果给客户端。

执行是最重要的阶段，包括调用存储引擎检索数据、调用后的数据处理、排序、分组等；

查询需要在不同的地方花费时间，包括网络、CPU计算、生成统计信息、生成执行计划、锁等待等，尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作，这些调用需要在内存操作、CPU操作和内存不足时导致的IO操作上花费时间。根据存储引擎不同，可能还会产生大量的上下文切换以及系统调用。

不必要的额外操作、不必要的重复操作、某些操作执行的太慢都是查询慢的原因，优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。

二、是否查询了不需要的数据

有些查询会查询很多不需要的数据，查询之后，程序中并未使用，这样不但会给MySQL服务器带来额外的负担，还会增加网络开销，也会消耗应用服务器的CPU和内存资源，简而言之，吃多少拿多少。

千万不要有“把数据都查出来，用Java代码过滤”的想法。

禁止使用select *进行查询。

响应时间可以分为服务时间和排序时间。

较短的行的访问速度更快，内存中的行比磁盘中的行的访问速度要快得多。

理想情况下扫描的行数和返回的行数是相同的。但这种情况并不多见，比如关联查询的时候，服务器必须扫描更多的行才能得到结果，因此，越多的表关联，性能越低。

MySQL可以通过多种方式查询并返回结果集，速度从慢到快，扫描的行数由多到少，依次为全表扫描、索引扫描、范围扫描、唯一索引扫描、常数引用。

最常用的优化方式是为查询增加一个合适的索引，索引可以让MySQL以最高效、扫描行数最少的方式找到需要的记录。

一般MySQL能够使用以下三种方式应用where条件，从好到坏依次为：

在索引中使用where条件过滤不匹配的记录，这是在存储引擎层完成的；
使用索引覆盖扫描，也就是Extra中出现Using index，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果，这是在MySQL服务器层完成的，无须再回表查询记录；
Extra中出现Using where，这是在MySQL服务器层完成的，MySQL需要先从数据表读取记录，然后过滤。

Extra中出现Using where时，可以通过如下方式优化：