需要搞清楚查询为什么会慢，就要搞清楚mysql处理查询请求的过程：
1.客户端发送SQL请求给服务器
2.服务器检查是否可以在查询缓存中命中该SQL
查询缓存对SQL性能的影响。
1.需要对缓存加锁。
2.表更新需要对缓存刷新。
对于读写频繁的系统使用查询缓存可能会降低查询的处理效率，在这种情况下不要使用查询缓存。
query_cache_type :设置查询是否可用
值为：on，off，demand 。
demand 表示只有在查询语句中使用SQL_CACHE和SQL_NO_CACHE 来控制是否需要缓存。
query_cache_size 设置查询缓存内存的大小
query_cache_limit 设置查询缓存可用出错的最大值，如果知道结果比较大可以在sql语句加上 SQL_NO_CAHCE提示字 不进行缓存，提高效率。
query_cache_wlock_invalidate 设置数据表被锁后是否返回缓存中的数据，默认是关闭的。
query_cache_min_res_unit 设置查询缓存分配的内存快的最小单位。
3.服务器端进行SQL解析，预处理，再由优化器生成对应的执行计划
这个阶段包括多个子过程：
解析SQL，预处理，优化SQL执行计划
3.1会造成MYSQL生成错误执行计划的原因：
1.统计信息不准确
2.执行计划中的成本估算不等于实际执行计划的成本。
mysql 服务器层不知道哪些页面在内存中，哪些在磁盘上，哪些需要顺序读取，哪些页面需要随机读取。
3.mysql优化器所认为的最优可能与你认为的最优不一样。mysql 是基于成本模型选择最优的执行计划。
4.mysql 不考虑其他并发查询，这可能会影响当前查询的速度。
5.mysql 有时也会基于一些固定的规则来生成执行计划。
6.mysql 不会考虑不受其控制的成本。
存储过程，用户自定义函数
3.2mysql 优化器可优化的SQL类型
1.重新定义表的关联顺序。
优化器会根据统计信息来决定表的关联顺序。
2. 将外链接转化成内连接
3.使用等价变换规则。
5=5 and a>5 改写为 a>5.
4.优化 count() ,min(),max()
5.子查询优化
6.提前终止查询
例如:
select * from user where 1!=1;
7.对IN条件进行优化。
4.根据执行计划，调用存储引擎API来查询数据。
5.将结果返回到客户端。
