1.使用 show status like 'Com%';可以查到各种语句执行的次数。
Com_select:执行select操作的次数。
Com_insert:执行insert的次数
Com_update：执行update的次数
Com_delete:执行delete的次数
对于事务型的应用，Com_commit和Com_rollback可以了解事务的提交和回滚。如果回滚频繁，可能应用存在问题。
使用 show status like 'Slow%';可以查到慢查询次数。其中 Slow_queries：慢查询次数。
2.定位执行效率较低的SQL语句
2.1 使用——log-slow-queries[=file_name]选项启动MySQL服务，会记录超过long_query_time秒的sql日志到文件。
2.2 查找到低效率的SQL后，通过EXPLAIN分析低效sql的执行。关键点在于type：表的连接类型，key：实际使用索引，rows：扫描行的数量。可以根据extra进行优化。
3.索引问题
1.mysql可以对字段的前4个字符进行索引。
2.最左前缀：对于创建的符合索引，只要查询的条件用到了最左边的列，索引一般就会被使用。
3.like的查询，只有%号不在第一个字符，索引才可能被用上。（假如like的条件已经含有全部搜索条件，也没有必要用索引）
4.存在索引但不使用索引
1.因为MySQL估计索引比全表扫描更慢
2.用or分割开的条件，如果前面的列有索引，后面的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
3.如果不是索引列的第一部分（最左）
4.如果like以%开始
5.如果列类型是字符串，不加引号
5.优化内存空间，对数据库数磁盘碎片进行整理
optimize table test;
执行期间会表锁定，需要在数据库不繁忙的时候执行。
6.优化insert语句
1.一次插入多行，可以使用多个值表的insert语句，例如：insert into test values(1,2),(1,3);
2.索引文件和数据文件分在不同的磁盘存放，利用建表选项。
7.优化group by子句
可以使用order by null避免进行排序。（避免filesort)
8.优化子查询
使用join代替子查询操作。
因为join不需要在内存中创建临时表来完成这个需要2个步骤的工作。
9.优化or条件
对于含有OR 的查询子句，如果要利用索引，则OR 之间的每个条件列都必须用到索引；
如果没有索引，则应该考虑增加索引。
10.使用sql提示
使用use index提供希望mysql参考的索引，节省mysql筛选索引的时间
例如：explain select * from test use index(ind_test) where id= 1;
使用force index参照上面的，这个不是让mysql作为参考，而是强制使用。
11.表结构优化
使用PROCEDURE ANALYSE()函数确定要优化的列。
会返回字段现有数据的最小值和最大值，以及最小和最大长度。最后还会给出合理的建议字段。
12.拆表
垂直拆表，将不常用的列放入另一个表。
水平拆表：表的数据具有独立性，如按照年进行分表。
缺点，查询所有数据需要联合操作。
13.逆规范化
1.增加冗余列，避免查询时的连接操作。
2.增加派生列，避免使用函数多次计算。
3.重新组表，如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果，可以组成一个表来减少连接。
4.分表，拆分表
注意：逆规范化虽然带来了速度，但是也对数据完整性提出了要求，一般在应用层进行维护，但是易出疏漏，特别是需求变更时。这里不建议使用触发器，对数据的任何修改触发对复制列或者派生列的相应修改。
14.使用中间表
数据量较大的表，统计时可以创建临时使用的中间表，使用中间表可以提高统计的效率，并且不会对线上应用产生负面影响。
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