本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了。1、硬件层相关优化1.1、CPU
说起MySQL的查询优化，相信大家积累一堆技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而
现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的，如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化，我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。闲话少说，进入正题。 一、CPU首先从CPU说起。
你仔细检查的话，
创建表&创建索引create table tbl1 (
id int unique, sname varchar(50),
index tbl1_index_sname(sname desc)
);在已有的表创建索引语法create [un
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
一、
优化查询使用Explain语句分析查询语句
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。
通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行情况,找出查询语句执行的瓶颈,从而优化查询
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息，极不方便做统计和分析。所以我需要创建一张新表
MySQL 联合查询执行策略。以一个 UNION 查询为例，MySQL 执行 UNION 查询时，会把他们当做一系列的单个查询语句，然后把对应的结果放入到临时表中，最终再读出来返回。在 MySQL中，每个独立的查询都是一个联合查询，从临时表
