今天小朱老师为大家准备的小知识点是MySQL查询优化，可以帮助大家提升工作效率，减少繁琐操作，话不多说，下面就一起来学习吧。
1、为什么查询速度会慢？
首先我们要明确一个问题，查询速度慢的原因是什么？要明确这个问题就要了解查询的执行逻辑：一个查询的逻辑是从客户端开始，到服务器，在服务器上进行解析生成执行计划，然后执行将结果返回给客户端。其中在”执行“阶段包含了大量的数据调用以及调用之后的数据处理，比如排序和分组。那么查询速度慢的原因就是多了某些不必要的操作，或者操作重复、执行较慢等等。优化查询的目的其实也就是减少操作和操作花费的时间。
2、慢查询基础：优化数据访问：
性能低下最主要的原因就是访问的数据量太大，那么可以从这方面入手：
2.1、确认查询的数据是否都是需要的
请求多余的数据会对服务器造成额外的负担，消耗大量的内存和资源。具体表现在：
1、查询不需要的记录：比如我们只需要在前端展示10条数据，但是我们的请求取出了条。实际上MySQL会取出所有的数据，我们会接收全部的数据，然后抛弃其中一部分数据。这时候可以通过添加limit限制查询的条数。
2、多表关联的时候返回全部字段：
3、总是取出全部的列：每次在使用select*的时候无法使用索引覆盖扫描的优化，还会增加内存、CPU的消耗。获取并缓存额外的列的时候要考虑清楚代价。
4、查询重复的数据：在数据分析的时候可能需要不断地重复执行相同的查询操作，这时候可以将开始的数据缓存起来，需要的时候拿过来用即可。
2.2、MySQL是否在扫描额外的记录
当确定了我们需要的数据之后，就有了三个指标去衡量是否扫描了过多的数据：
查询时间：包括服务时间和排队时间的总和
扫描和返回的行数：最理想的情况是扫描和返回的数据行数是相等的，但是一般很难做到，只要控制在1：1-10：1之间即可。
3、重构查询的方式
我们是应该选择一个负责的查询还是多个简单的查询？
MySQL内部的扫描速度在上百行，但是MySQL返回给客户端的数据就会变慢，所以尽量使用查询比较少的比较好。
分解查询的方法：
3.1、切分查询
可以尝试将大的查询切分为几个小的查询，每个小的查询功能类似，就可以持续执行小的查询。比如我们需要删除大量数据：
每次删除一万条数据对服务器的负担比较小，注意一点是在删除之后暂停一下再次执行。
3.2、分解关联查询
可以将多表的关联查询拆解成多条查询，其实就是将关联的步骤放在了应用层。示例：
这样可以把各种数据缓存下来，将来需要的时候可以直接查询；
在应用层做关联，可以更容易对数据库拆分；
减少了冗余数据的查询。
这个优化小技巧是不是对你有所帮助呢？
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