今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？
怎么查，谁能告诉我答案？有没有人想着，不就一条语句搞定嘛
select * from table limit 9000000,100;
看见了吗，查了100条数据用了7.063s。这能算的上是快速查询吗，估计没人能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天就要说说大数据时的快速查询了。
首先，我演示下大数据分页查询，我的test表里有1000多万条数据，然后使用limit进行分页测试：select * from test limit 0,100;
耗时：0.005s
select * from test limit 1000,100;
耗时：0.006s
select * from test limit 10000,100;
耗时：0.013s
select * from test limit 100000,100;
耗时：0.104s
select * from test limit 500000,100;
耗时：0.395s
select * from test limit 1000000,100;
耗时：0.823s
select * from test limit 5000000,100;
耗时：3.909s
select * from test limit 10000000,100;
耗时：10.761s
我们发现一个现象，分页查询越靠后查询越慢。这也让我们得出一个结论：
1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正比。
2，mysql的limit语句是很方便，但是对记录很多的表并不适合直接使用。
对大数据量limit分页性能优化
说到查询优化，我们首先想到的肯定是使用索引。利用了索引查询的语句中如果条件只包含了那个索引列，那在这种情况下查询速度就很快了。因为利用索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上面，不用再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。另外Mysql中也有相关的索引缓存，在并发高的时候利用缓存就效果更好了。
我的test表使用InnoDB作为存储引擎，id作为自增主键，默认为主键索引。那我们现在用覆盖索引查询，看看效果如何：
SELECT id FROM test LIMIT 9000000,100;
总耗时4.256s，相对于7.063s少了很多。
现在优化的方案有两种，即通过id作为查询条件使用子查询实现和使用join实现；
select * from test where id
>= (select id from test limit 9000000,1)limit 0,100
耗时 4.262s;
SELECT * FROM test a JOIN (SELECT id FROM test LIMIT 9000000,100) b ON a.id = b.id
这两种优化查询使用时间比较接近，其实两者用的都是一个原理，所以效果也差不多。但个人建议最好使用join，尽量减少子查询的使用。注：目前是千万级别查询，如果将至百万级别，速度会更快，我有亲自测试一下语句，查询时间0.410s。SELECT * FROM test a JOIN (SELECT id FROM test LIMIT 1000000,100) b ON a.id = b.id
你用过mysql那些存储引擎，他们都有什么特点和区别？
这是高级开发者面试时经常被问的问题。实际我们在平时的开发中，经常会遇到的，在用SQLyog等工具创建表时，就有一个引擎项要你去选。如下图：
Mysql的存储引擎有这么多种，实际我们在平时用的最多的莫过于InnoDB和MyISAM了。所有如果面试官问道mysql有哪些存储引擎，你只需要告诉这两个常用的就行。那他们都有什么特点和区别呢？MyISAM：默认表类型，它是基于传统的ISAM类型，ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写，它是存储记录和文件的标准方法。不是事务安全的，而且不支持外键，如果执行大量的select，insert MyISAM比较适合。InnoDB：支持事务安全的引擎，支持外键、行锁、事务是他的最大特点。如果有大量的update和insert，建议使用InnoDB，特别是针对多个并发和QPS较高的情况。注：在MySQL 5.5之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
1，InnoDB支持事务，MyISAM不支持。对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
2，InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。
3，InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构，数据文件是和（主键）索引绑在一起的（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
4，InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快。
5，Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；5.7以后的InnoDB支持全文索引了。
6，InnoDB支持表、行级锁(默认)，而MyISAM支持表级锁。；
7，InnoDB表必须有主键（用户没有指定的话会自己找或生产一个主键），而Myisam可以没有。
8，Innodb存储文件有frm、ibd，而Myisam是frm、MYD、MYI。
Innodb：frm是表定义文件，ibd是数据文件。 Myisam：frm是表定义文件，myd是数据文件，myi是索引文件。说到复杂SQL优化，最多的是由于多表关联造成了大量的复杂的SQL语句，那我们拿到这种sql到底该怎么优化呢，实际优化也是有套路的，只要按照套路执行就行。复杂SQL优化方案：
1，使用EXPLAIN关键词检查SQL。EXPLAIN可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈，就得EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的，是否有全表扫描等；
2，查询的条件尽量使用索引字段，如某一个表有多个条件，就尽量使用复合索引查询，复合索引使用要注意字段的先后顺序。
3，多表关联尽量用join，减少子查询的使用。表的关联字段如果能用主键就用主键，也就是尽可能的使用索引字段。如果关联字段不是索引字段可以根据情况考虑添加索引。
4，尽量使用limit进行分页批量查询，不要一次全部获取。
5，绝对避免select *的使用，尽量select具体需要的字段，减少不必要字段的查询；
6，尽量将or 转换为 union all。
7，尽量避免使用is null或is not null。
8，要注意like的使用，前模糊和全模糊不会走索引。
9，Where后的查询字段尽量减少使用函数，因为函数会造成索引失效。
10，避免使用不等于（!=），因为它不会使用索引。
11，用exists代替in，not exists代替not in，效率会更好；
12，避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序，总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。
13，千万不要 ORDER BY RAND()
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