Query优化的基本思路和原则
1. 优化更需要优化的Query；
高并发低消耗（相对）的Query 对整个系统的影响远比低并发高消耗的Query 大
2. 只取出自己需要的Columns；
对于任何Query，返回的数据都是需要通过网络数据包传回给客户端，如果取出的Column 越多，需要传输的数据量自然会越大，不论是从网络带宽方面考虑还是从网络传输的缓冲区来看，都是一个浪费。
3. 仅仅使用最有效的过滤条件；
很多人在优化Query 语句的时候很容易进入一个误区，那就是觉得WHERE 子句中的过滤条件越多越好，实际上这并不是一个非常正确的选择。其实我们分析Query 语句的性能优劣最关键的就是要让他选择一条最佳的数据访问路径。
举例
需求： 查找某个用户在所有group 中所发的讨论message 基本信息。
场景：
1、知道用户ID 和用户nick_name
2、信息所在表为group_message
3、group_message 中存在用户ID(user_id)和nick_name(author)两个索引
方案一：将用户ID 和用户nick_name 两者都作为过滤条件放在WHERE 子句中来查询，执行语句如下： SELECT * FROM group_message WHERE user_id = 1 AND author='1111111111‘
方案二：仅仅将用户ID 作为过滤条件放在WHERE 子句中来查询，查询语句如下： SELECT * FROM group_message WHERE user_id = 1
方案三：仅将用户nick_name 作为过滤条件放在WHERE 子句中来查询，查询语句如下： SELECT * FROM group_message WHERE author = '1111111111‘
4. 尽可能避免复杂的Join 和子查询；
举例： SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14) 改成： SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14 因为IN会使系统无法使用索引而只能直接搜索表中的数据。
5. Prepared Statements；
一个相同的查询被使用多次的时候，你可以给这些Prepared Statements定义一些参数，而MySQL只会解析一次，这会为你带来可观的性能优势。
6. 无缓冲的查询；
对那些执行频率低，提取数据多的查询语句，可以使用无缓冲查询。
举例： SELECT SQL_NO_CACHE m.id,m.subject,c.content FROM group_message m,group_message_content c WHERE m.group_id = 1 AND m.id = c.group_msg_id;
7. 使用索引；
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
索引分类 （
1）普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式： 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 修改表结构 ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
（2）唯一索引 它与前面的普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length)) ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
（3）主键索引 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
（4）组合索引
索引的优点 :一个没有索引的数据表就是一个无序的数据行集合，假如要查询一个数据表的某一行，就需要检查数据表的每一行，进行全表扫描，如果数据表很大，但是仅有少数几个记录与搜索条件匹配，那么工作过程就很慢，效率很低。
索引的缺点：索引加快了查询速度，但是却降低了在带索引的数据列里插入删除以及修改数值的速度。索引要占据磁盘空间，多个索引会占据更大的空间。