mysql 千万级别数据查询优化 应该从哪些方面入手呢
别和我说对不起，因为我既不能原谅你，也无法捅死你。
很多时候，发现某个功能某一天开始突然变的卡了，慢了起来，在没有改原程序的情况下，一般都不是程序问题，而是数据量达到了某一个级别，导致数据查询方面慢了起来，我就遇到过这种类似的问题。
这时候，数据库优化就比较重要了，那我们需要从哪些方面进行入手呢？
整理了一下，得出入手方向有如下：
- 数据库设计和表创建时就要考虑性能；
- sql 语句编写需要注意优化；
- 分区；
- 分表；
- 分库；
1、数据库设计和表创建时就要考虑性能：mysql数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高，则mysql性能高
- 表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null；
- 尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好；
- 使用枚举或整数代替字符串类型；
- 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；
- 单表不要有太多字段，建议在20以内；
- 用整型来存IP
索引
1) 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
2) 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
3) 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段
4) 字符字段只建前缀索引
5) 字符字段最好不要做主键
6) 不用外键，由程序保证约束
7) 尽量不用UNIQUE，由程序保证约束
8) 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引
a.选择合适的数据类型
（1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob
（2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数
（3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar
（4）尽可能使用not null定义字段
（5）尽量少用text，非用不可最好分表
b.选择合适的索引列
（1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列
（2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列
（3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好
（4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高
2、sql的编写需要注意优化
- 使用limit对查询结果的记录进行限定
- 避免select *，将需要查找的字段列出来、
- 使用连接（join）来代替子查询
- 拆分大的delete或insert语句
- 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
- 不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
- sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
- OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
- 不用函数和触发器，在应用程序实现
- 避免%xxx式查询
- 少用JOIN
- 使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比
- 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
- 列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大
3、分区
分区的好处
1) 可以让单表存储更多的数据
2) 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
3) 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快
4) 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备
5) 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
6) 可以备份和恢复单个分区
分区的限制和缺点
1) 一个表最多只能有1024个分区
2) 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
3) 分区表无法使用外键约束
4) NULL值会使分区过滤无效
5) 所有分区必须使用相同的存储引擎
分区的类型
1) RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
2) LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
3) HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
4) KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值
4、分表
分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。
分表分为垂直拆分和水平拆分
5、分库
把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本
大致的就写这些，后面想到了，在进行补充
