数据库表表面上存在索引和防错机制，然而一个简单的查询就会耗费很长时间。Web应用程序或许在开发环境中运行良好，但在产品环境中表现同样糟糕。如果你是个数据库管理员，你很有可能已经在某个阶段遇到上述情况。因此，本文将介绍对MySQL进行性能优化的技巧和窍门。

1.存储引擎的选择

如果数据表需要事务处理，应该考虑使用InnoDB，因为它完全符合ACID特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的。并且不要尝试同时使用这两个存储引擎。思考一下：在一个事务处理中，一些数据表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM。结果呢?整个subject将被取消，只有那些在事务处理中的被带回到原始状态，其余的被提交的数据转存，这将导致整个数据库的冲突。然而存在一个简单的方法可以同时利用两个存储引擎的优势。目前大多数MySQL套件中包括InnoDB、编译器和链表，但如果你选择MyISAM，你仍然可以单独下载InnoDB，并把它作为一个插件。很简单的方法，不是吗?

2.计数问题

如果数据表采用的存储引擎支持事务处理(如InnoDB)，你就不应使用COUNT(*)计算数据表中的行数。这是因为在产品类数据库使用COUNT(*)，最多返回一个近似值，因为在某个特定时间，总有一些事务处理正在运行。如果使用COUNT(*)显然会产生bug，出现这种错误结果。

3.反复测试查询

查询最棘手的问题并不是无论怎样小心总会出现错误，并导致bug出现。恰恰相反，问题是在大多数情况下bug出现时，应用程序或数据库已经上线。的确不存在针对该问题切实可行的解决方法，除非将测试样本在应用程序或数据库上运行。任何数据库查询只有经过上千个记录的大量样本测试，才能被认可。

4.避免全表扫描

通常情况下，如果MySQL(或者其他关系数据库模型)需要在数据表中搜索或扫描任意特定记录时，就会用到全表扫描。此外，通常最简单的方法是使用索引表，以解决全表扫描引起的低效能问题。然而，正如我们在随后的问题中看到的，这存在错误部分。

5.使用”EXPLAIN”进行查询

当需要调试时，EXPLAIN是一个很好的命令，下面将对EXPLAIN进行深入探讨。

首先，创建一个简单的数据表：

这个数据表一目了然，共有五列，最后一列“deleted”是一个Boolean类变量flag来检查帐号是活动的还是已被删除。接下来，您需要用样本记录填充这个表(比如，100个雇员记录)。正如你看到的，主键是“emp_id”。因此，使用电子邮件地址和密码字段，我们可以很容易地创建一个查询，以验证或拒绝登录请求，如下(实例一)：

之前我们提到，要避免使用COUNT(*)。代码纠正如下(实例二)：

现在回想一下，在实例一中，代码查询定位并返回“email_id”和“password”等于给定值的行数。在实例二中，进行了同样的查询，不同的是明确要求列出“emp_id”所有满足给定的标准的值。哪个查询更费时?

很显然，这两个实例都是同样费时的数据库查询，因为无意间，两个实例查询都进行了全表扫描。为了更好地读懂指令，执行如下代码：

在输出时，集中在倒数第二列：“rows”。假设我们已经将表填充了100个记录，它会在第一行显示100，这是MySQL需要进行扫描用来计算查询的结果的行数。这说明了什么?这需要全表扫描。为了克服这个弊端，则需要添加索引。

6.添加索引

先从重要的说起：给每一个可能遇到的次要问题创建索引并不明智。过多的索引会导致效能减慢和资源占用。在进一步讨论之前，在实例中创建一个样本索引：

接下来，再次运行该查询：

请注意运行后的值。不是100，而是1。因此，为了给出查询结果，MySQL只扫描了1行，多亏先前创建的索引。你可能会注意到，索引只在电子邮件地址字段创建，而查询对其他字段同样进行了搜索。这表明MySQL先执行了一个cros-check，检查是否有在WHERE子句中的定义的值有索引指定，如果有这样的值就执行相应的操作。

但是，它不是每次重复将减少到一个。例如，如果不是唯一的索引字段(如employee names列可以有两行相同的值)，即使创建索引，也将有多个记录留下。但它仍然比全表扫描好。并且，在WHERE子句中指定列的顺序没有在这个过程中发挥作用。例如，如果在上面的查询中，改变字段的顺序，使电子邮件地址出现在最后，MySQL仍将遍历索引列的基础上。那么，就要在索引上动脑筋，注意如何避免大量的全表扫描，并获得更好的结果。不过，这需要经历一个很长的过程。

文章出自：PHPchina