一、生成实验数据
原理：sql 蠕虫复制（这种生成数据方式同样适用于数据表中有主键的情况）。
代码语言：javascript复制insert into comic (name,pen_name,cover) select name,pen_name,cover from comic二、慢查询日志设置
当语句执行时间较长时，通过日志的方式进行记录，这种方式就是慢查询的日志。
1、临时开启慢查询日志（如果需要长时间开启，则需要更改mysql配置文件，第6点有介绍）
set global slow_query_log = on;
注：如果想关闭慢查询日志，只需要执行 set global slow_query_log = off; 即可
2、临时设置慢查询时间临界点 查询时间高于这个临界点的都会被记录到慢查询日志中（如果需要长时间开启，则需要更改mysql配置文件，第6点有介绍）。
set long_query_time = 1;
现在起，所有执行时间超过1秒的sql都将被记录到慢查询文件中（我这里就是 /data/mysql/mysql-slow.log）。
3、设置慢查询存储的方式
set globle log_output = file;
说明: 可以看到,我这里设置为了file,就是说我的慢查询日志是通过file体现的,默认是none,我们可以设置为table或者file,如果是table则慢查询信息会保存到mysql库下的slow_log表中
4、查询慢查询日志的开启状态和慢查询日志储存的位置
show variables like ‘%quer%’;
参数说明:
slow_query_log : 是否已经开启慢查询
slow_query_log_file : 慢查询日志文件路径
long_query_time : 超过多少秒的查询就写入日志
log_queries_not_using_indexes 如果值设置为ON，则会记录所有没有利用索引的查询(性能优化时开启此项,平时不要开启)
5、使用慢查询日志示例
cat -n /data/mysql/mysql-slow.log
从慢查询日志中，我们可以看到每一条查询时间高于1s钟的sql语句，并可以看到执行的时间是多少。
比如上面，就表示 sql语句 select * from comic where comic_id < 1952000; 执行时间为3.902864秒，超出了我们设置的慢查询时间临界点1s，所以被记录下来了。
6、永久设置慢查询日志开启，以及设置慢查询日志时间临界点
linux中，mysql配置文件一般默认在 /etc/my.cnf
更改对应参数即可。
三、对慢查询日志进行分析
我们通过查看慢查询日志可以发现，很乱，数据量大的时候，可能一天会产生几个G的日志，根本没有办法去清晰明了的分析。所以，这里，我们采用工具进行分析。
1、使用mysqldumpslow进行分析【第一种方式】
mysqldumpslow -t 10 /data/mysql/mysql-slow.log #显示出慢查询日志中最慢的10条sql
注：mysqldumpslow工具还有其他参数，以提供其他功能，这里，只以最基本的-t做了介绍。
2、使用pt-query-digest工具进行分析
mysqldumpslow是mysql安装后就自带的工具，用于分析慢查询日志，但是pt-query-digest却不是mysql自带的，如果想使用pt-query-digest进行慢查询日志的分析，则需要自己安装pt-query-digest。pt-query-digest工具相较于mysqldumpslow功能多一点。
（1）安装
yum install perl-DBI
yum install perl-DBD-MySQL
yum install perl-Time-HiRes
yum install perl-IO-Socket-SSL
wget percona.com/get/pt-query-digest
chmod u x pt-query-digest
mv pt-query-digest /usr/bin/
（2）查看具体参数作用
pt-query-digest –help
（3）使用
pt-query-digest /data/mysql/mysql-slow.log
查询出来的结果分为三部分
第一部分：
显示出了日志的时间范围，以及总的sql数量和不同的sql数量。
第二部分：
显示出统计信息。
第三部分：
每一个sql具体的分析
pct是percent的简写，表示占的百分比
cout是占总sql个数的百分比，exec time 是占总执行时间的百分比，lock time 表示占总的锁表时间的百分比。
（4）如何通过pt-query-digest 慢查询日志发现有问题的sql
1）查询次数多且每次查询占用时间长的sql
通常为pt-query-digest分析的前几个查询
2）IO消耗大的sql
注意pt-query-digest分析中的Rows examine项
3）为命中索引的sql
注意pt-query-digest分析中Rows examine（扫描行数） 和 Rows sent （发送行数）的对比 ，如果扫描行数远远大于发送行数，则说明索引命中率并不高。
四、对sql进行优化
1、使用explain查询sql的执行计划
explain select comic_id,name,pen_name,cover,last_verify_time from comic;
参数分析：
table：表示属于哪张数据表
type：最重要的参数，表示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const，eq_reg，ref，range，index和ALL。
possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为null，则表示没有可能的索引。
key：实际使用的索引。如果为null，则表示没有使用索引。
key_len：使用的索引的长度，在不损失精确性的情况下，长度越短越好。
ref：表示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。
rows：Mysql认为必须检查的用来返回请求数据的行数。
2、count() 和 Max() 的优化方法
（1）优化前，是没有为last_update_time字段建立索引的情况，查询最大的时间戳
（2）优化后，是为last_update_time字段建立索引的情况，查询最大的时间戳
create index update_time on comic(last_update_time);
对比，可以看到，在没有为字段建立索引的情况下，查询时间是11秒多，建立索引之后，查询时间变成0秒了。
所以总结就是，如果经常用于count和max操作的字段，可以为其添加索引。
还有，值得注意的地方是：count() 计算时，count（*）会将这一列中的null值但也算进去，而count（comic_id）则不会将null算进去。
3、子查询的优化
通常情况下，需要把子查询优化为join查询，但在优化时要注意关联键是否有一对多的关系，如果有，是可能会出现重复数据的。所以如果存在一对多关系，则应该使用distinct进行限制。
例如：
select t.id from t where t.id in (select k.kid from k);
优化成：
select distinct t.id from t join k on t.id = k.kid;
4、group by 的优化
#待补
5、limit的优化
五、对索引进行优化
1、选择合适的列建立索引
2、索引优化sql的方法
3、索引维护的方法
六、数据库结构优化
1、选择合适的数据类型
2、数据库表的范式化优化
3、数据库表的反范式优化
4、数据库表的垂直拆分
5、数据库表的水平拆分
七、系统配置优化
1、数据库系统配置优化
2、Mysql配置文件优化
3、第三方配置工具使用
八、服务器硬件优化
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