1.基本原则：优化数据访问
(1)是否想服务器请求了不需要的数据？提取超过需要的列，多表连接时提取所有列，提取所有列都会消耗不必要的资源，提取你所需要的列就可以了。
(2)MySQL检查了太多的数据吗？通过查看执行时间，查看检查和返回的行，查看检查的行和访问类型，用expain分析。
2.重构查询的方式
(1)复杂查询和多个查询。将复杂的查询分解成多个简单的查询。
(2)缩短查询。也就是分治法，每次只执行一小部分，以减少受影响的行数。
(3)分解联接。把一个多表联接的查询分解成多个单查询，然后在应用程序端实现联接操作。
3.MySQL客户端/服务器协议
半双工的，不能同时接收和发送。数据是有服务器端推送给客户端的。查询状态：休眠，查询，锁定，分析和统计，拷贝到磁盘上的临时表，排序结果，发送数据。
4.MySQL查询优化过程
(1)解析------解析器
(2)预处理----预处理器
(3)优化------优化器->执行计划
MySQL能够处理的一些优化包括：
a.对联接中的表重新排序
b.将外联接转换成内联接
c.代数等价法则。
d.优化count(),min(),max()
e.计算和减少常量表达式。如果MySQL探测到一个表达式可以被简化成一个常量，那么它就会在优化期做这种转换。比如说，一个用户定义的变量如果没有变化，它就会被转化为一个常量。一些查询语句也会在优化过程被简化为常量。
f.覆盖索引
g.子查询优化
h.早期终结。一旦满足查询或某个步骤的条件，MySQL就会立即停止处理查询，或者该步骤。最明显的例子就是limit
i.相等传递
j.比较in()里面的数据。MySQL会对in里面的数据排序，采用二分查找法查找。
k.表和索引统计
MySQL的联接执行策略
优化限制：
a.MySQL有时把子查询优化得很差，特别是where in。
b.联合得限制
c.索引合并优化
d.相等传递
e.并行执行
f.哈希联接
g.松散索引扫描
h.MIN()和MAX()
i.对同一个表进行select和update
(未完待续---------------------------------------------------)
(4)查询执行
(5)返回结果到客户端
5.优化特定类型的查询
(1)优化cout。只使用一个查询统计同一列中不同值的数量，以减少查询的数量。例如：如果使用的是MyISAM存储引擎，因为它的每个表示记录了总行数的，
select count(*) from table where id >5;改成select (select count(*) from table)-count(*) from table where id <=5;会要少扫描很多行。
(2)优化联接。确保on或using使用的列上有索引。确保goup by或order by只引用了一个表中的列。
(3)优化子查询。尽量使用联接。
(4)优化group by和distinct。
使用临时表或文件排序进行分组。使用SQL_SMALL_RESULT强制MySQL选择临时表，SQL_BIG_RESULT强制MySQL选择文件排序。注意临时表示不能建索引的。在一个分组查询中，select子句使用非分组的列通常不是很好，因为结果可能不确定，可以使用SQL_MODE参数中加ONLY_FULL_GROUP_BY，这样服务器会对这样的查询产生一个错误信息。
使用rollup优化group by。
(5)优化limit和offset。
一个简单的提高效率的方法是在覆盖索引上进行偏移，而不是对整行数据进行偏移。如下语句：
select film_id,description from sakila.film order by title limit 50,5;
改写成这样：
select film.film_id.film.decription from salila.film inner join (select film_id from sakila.film order by title limit 50,5) as lim using(film_id);
另一种方法是把limit转换成位置性查询，让服务器以索引范围扫描的方式来执行。
(6)优化SQL_CALC_FOUND_ROWS。
一种可以通过提取并缓存大量数据来优化，也可以通覆盖索引来优化。
(7)优化联合。使用union all。
参考：《高性能MySQL》