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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了mysql数据库性能优化原则与常用方法等内容，而本文我们就具体来分析一下，当单条SQL运行慢的时候应该如何解决。

问题分析

造成单条SQL运行比较慢的常见原因有以下两个：

未正常创建或使用索引;

表中数据量太大。

解决方案1：创建并正确使用索引

索引是一种能帮助MySQL提高查询效率的主要手段，因此一般情况下我们遇到的单条SQL性能问题，通常都是由于未创建或为正确使用索引而导致的，所以在遇到单条SQL运行比较慢的情况下，你先要做的就是检查此表的索引是否正常创建。

如果表的索引已经创建了，接下来就要检查一下此SQL语句是否正常触发了索引查询，如果发生以下情况那么MySQL将不能正常的使用索引：

在where子句中使用!=或者<>操作符，查询引用会放弃索引而进行全表扫描;

不能使用前导模糊查询，也就是'%XX'或'%XX%'，由于前导模糊不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件，这样会导致全索引扫描或者全表扫描;

如果条件中有or即使其中有条件带索引也不会正常使用索引，要想使用or又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引才能正常使用;

在where子句中对字段进行表达式操作。

因此你要尽量避免以上情况，除了正常使用索引之外，我们也可以使用以下技巧来优化索引的查询速度：

尽量使用主键查询，而非其他索引，因为主键查询不会触发回表查询;

查询语句尽可能简单，大语句拆小语句，减少锁时间;

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型;

用exists替代in查询;

避免在索引列上使用isnull和isnotnull。

回表查询：普通索引查询到主键索引后，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表查询。

解决方案2：数据拆分

当表中数据量太大时SQL的查询会比较慢，你可以考虑拆分表，让每张表的数据量变小，从而提高查询效率。

1.垂直拆分

指的是将表进行拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。比如，用户表中一些字段经常被访问，将这些字段放在一张表中，另外一些不常用的字段放在另一张表中，插入数据时，使用事务确保两张表的数据一致性。

垂直拆分的原则：

把不常用的字段单独放在一张表;

把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;

经常组合查询的列放在一张表中。

2.水平拆分

指的是将数据表行进行拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。

通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分，比如，一张有400W的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4，然后通过用户ID取模的方法，同时查询、更新、删除也是通过取模的方法来操作。

表的其他优化方案：

使用可以存下数据小的数据类型;

使用简单的数据类型，int要比varchar类型在MySQL处理简单;

尽量使用tinyint、smallint、mediumint作为整数类型而非int;

尽可能使用notnull定义字段，因为null占用4字节空间;

尽量少用text类型，非用不可时好考虑分表;

尽量使用timestamp，而非datetime;

单表不要有太多字段，建议在20个字段以内。

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