本文是之前看博客时候的记录，忘记是哪位仁兄的了，在这只做一次转载：
- 常见误区
- count(1)和count(primary_key) 优于 count(*)
很多人为了统计记录条数，就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对 count(*) 计数操作做了一些特别的优化。
- count(column) 和 count(*) 是一样的
这个误区甚至在很多的资深工程师或者是 DBA 中都普遍存在，很多人都会认为这是理所当然的。实际上，count(column) 和 count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。
count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录
count(*) 是表示整个结果集有多少条记录
- select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以让数据库访问更少的数据量
这个误区主要存在于大量的开发人员中，主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。
实际上，大多数关系型数据库都是按照行（row）的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元（被称作 block 或者 page）为单位，一般为4KB，8KB… 大多数时候，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段（lob等特殊类型字段除外）。
所以，我们是取一个字段还是多个字段，实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。
当然，也有例外情况，那就是我们的这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取 a,b两个字段的时候，不需要回表，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。
- order by 一定需要排序操作
我们知道索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。
实际上，利用索引来优化有排序需求的 SQL，是一个非常重要的优化手段
- 执行计划中有 filesort 就会进行磁盘文件排序
有这个误区其实并不能怪我们，而是因为 MySQL 开发者在用词方面的问题。filesort 是我们在使用 explain 命令查看一条 SQL 的执行计划的时候可能会看到在 “Extra” 一列显示的信息。
实际上，只要一条 SQL 语句需要进行排序操作，都会显示“Using filesort”，这并不表示就会有文件排序操作。
延伸阅读：理解 MySQL Explain 命令输出中的filesort，我在这里有更为详细的介绍
- 基本原则
- 尽量少 join
MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。
- 尽量少排序
排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。
对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：
- 上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化
- 减少参与排序的记录条数
- 非必要不对数据进行排序
- 避免使用耗费资源的操作，带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行，耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序