mysql关联表怎么优化 mysql关联语句

mysql怎么优化，都要怎么做mysql优化是一个大方向mysql关联表怎么优化，大的是要分布式、读写分离，小的是对sql语句进行优化。不过大多问的也是对sql语句优化，网上很多资料，我就大体说说。
1、explain+索引。
在你要查询的语句前加explain，看下有没有用到索引，如果出现type为all的，则说明有必要添加下索引。（附多表查询速度比较mysql关联表怎么优化：表关联existsin）慢查询优化是一大块。
2、预统计。
很经常需要对历史的数据进行过滤统计。比如移动需要统计上个月电话小时数超过N小时的人，那么如果直接取原始数据，那将很慢，此时如果每天晚上凌晨都对数据进行预统计，统计每个人每天电话时数，那再来过滤就很快。
3、分表分区。
分表分区也是为了提高搜索速度。例如，公交车的gps行驶记录，gps每隔15s报一次，一辆车一天运行12小时，一天就要插入4*60*12条记录，N辆车就要再乘，其数量极大，所以经常按月分表，分表里再按上报时间做日分区，这样就达到很大的优化，想查询某段时间，mysql很快就可以定位到。
4、表结构。
表结构很重要，经常需要多表关联查询一些字段，有时可以冗余下放到同一张表。
mysql优化很有意思，多去查阅些资料，多去尝试，对你有好处的。
mysql 关联表查询优化(1) - 子查询t_custom_piont 表数据在 370多万，原有的sql 查询耗时160秒左右，导致微服务之间调用超时
优化后可以在6秒左右
先对t_custom_goods 等用户领取表先按offer id 分组 count 完当成一个子表，数据减少了很多，再关联查询，降低了查询时间；
Mysql某个表有近千万数据， CRUD比较慢，如何优化？数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。
主要两种拆分垂直拆分，水平拆分。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。一般是针对那种几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD 。没拆分之前，全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上，随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。