以前看过的一篇长文
1.数据库访问优化法则
要正确的优化SQL，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点，如下载时网络速度可能会是瓶颈点，本地复制文件时硬盘可能会是瓶颈点，为什么这些一般的工作我们能快速确认瓶颈点呢，因为我们对这些慢速设备的性能数据有一些基本的认识，如网络带宽是2Mbps，硬盘是每分钟7200转等等。因此，为了快速找到SQL的性能瓶颈点，我们也需要了解我们计算机系统的硬件基本性能指标，下图展示的当前主流计算机性能指标数据。
从图上可以看到基本上每种设备都有两个指标：
延时（响应时间）：表示硬件的突发处理能力；
带宽（吞吐量）：代表硬件持续处理能力。
从上图可以看出，计算机系统硬件性能从高到代依次为：
CPU——Cache(L1-L2-L3)——内存——SSD硬盘——网络——硬盘
由于SSD硬盘还处于快速发展阶段，所以本文的内容不涉及SSD相关应用系统。
根据数据库知识，我们可以列出每种硬件主要的工作内容：
- CPU及内存：缓存数据访问、比较、排序、事务检测、SQL解析、函数或逻辑运算；
- 网络：结果数据传输、SQL请求、远程数据库访问（dblink）；
- 硬盘：数据访问、数据写入、日志记录、大数据量排序、大表连接。
根据当前计算机硬件的基本性能指标及其在数据库中主要操作内容，可以整理出如下图所示的性能基本优化法则：
这个优化法则归纳为5个层次：
1、 减少数据访问（减少磁盘访问）
2、 返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）
3、 减少交互次数（减少网络传输）
4、 减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）
5、 利用更多资源（增加资源）
由于每一层优化法则都是解决其对应硬件的性能问题，所以带来的性能提升比例也不一样。传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。我们任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。
以下是每个优化法则层级对应优化效果及成本经验参考：
|
优化法则 |
性能提升效果 |
优化成本 |
|
减少数据访问 |
1~1000 |
低 |
|
返回更少数据 |
1~100 |
低 |
|
减少交互次数 |
1~20 |
低 |
|
减少服务器CPU开销 |
1~5 |
低 |
|
利用更多资源 |
@~10 |
高 |
接下来，我们针对5种优化法则列举常用的优化手段并结合实例分析。