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一、使用explain进行分析

Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。

比较重要的字段有：

select_type : 查询类型，有简单查询、联合查询、子查询等
key : 使用的索引
rows : 扫描的行数

二、如何优化数据的访问

1. 减少请求的数据量
   只返回必要的列：最好不要使用 SELECT * 语句。
   只返回必要的行：使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
   缓存重复查询的数据：使用缓存可以避免在数据库中进行查询，特别在要查询的数据经常被重复查询时，缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的
2. 减少服务器端扫描的行数
   最有效的方式是使用索引来覆盖查询

三、如何重构大查询

1. 切分大查询
   一个大查询如果一次性执行的话，可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。

DELETE FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);

rows_affected = 0
do {rows_affected = do_query("DELETE FROM messages WHERE create  < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) LIMIT 10000")
} while rows_affected > 0

2. 分解大连接查询
   将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询，然后在应用程序中进行关联，这样做的好处有：

让缓存更高效。对于连接查询，如果其中一个表发生变化，那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询，即使其中一个表发生变化，对其它表的查询缓存依然可以使用。

分解成多个单表查询，这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到，从而减少冗余记录的查询。
减少锁竞争；
在应用层进行连接，可以更容易对数据库进行拆分，从而更容易做到高性能和可伸缩。
查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替连接查询，可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询，这可能比随机的连接要更高效。

比如原来的查询是:

SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';

优化后的查询是:

SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);

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