在優化查詢中，數據庫應用（如mysql）即意味著對工具的操作與使用。使用索引、使用explain分析查詢以及調整mysql的內部配置可達到優化查詢的目的。
任何一位數據庫程序員都會有這樣的體會：高通信量的數據庫驅動程序中，一條糟糕的sql查詢語句可對整個應用程序的運行產生嚴重的影響，其不僅消耗掉更多的數據庫時間，且它將對其他應用組件產生影響。
如同其它學科，優化查詢性能很大程度上決定于開發者的直覺。幸運的是，像mysql這樣的數據庫自帶有一些協助工具。本文簡要討論諸多工具之三種：使用索引，使用explain分析查詢以及調整mysql的內部配置。
#1: 使用索引
mysql允許對數據庫表進行索引，以此能迅速查找記錄，而無需一開始就掃描整個表，由此顯著地加快查詢速度。每個表最多可以做到16個索引，此外mysql還支持多列索引及全文檢索。
給表添加一個索引非常簡單，只需調用一個create index命令并為索引指定它的域即可。列表a給出了一個例子：
列表 a
| 以下為引用的內容： mysql> create index idx_username on users(username); query ok, 1 row affected (0.15 sec) records: 1 duplicates: 0 warnings: 0 |
這里，對users表的username域做索引，以確保在where或者having子句中引用這一域的select查詢語句運行速度比沒有添加索引時要快。通過show index命令可以查看索引已被創建（列表b）。
列表 b
| 以下為引用的內容： mysql> show index from users; --------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | table | non_unique | key_name | seq_in_index | column_name | collation | cardinality | sub_part | packed | null | index_type | comment | --------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | users | 1 | idx_username | 1 | username | a | null | null | null | yes | btree | | --------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 1 row in set (0.00 sec) |
值得注意的是：索引就像一把雙刃劍。對表的每一域做索引通常沒有必要，且很可能導致運行速度減慢，因為向表中插入或修改數據時，mysql不得不每次都為這些額外的工作重新建立索引。另一方面，避免對表的每一域做索引同樣不是一個非常好的主意，因為在提高插入記錄的速度時，導致查詢操作的速度減慢。這就需要找到一個平衡點，比如在設計索引系統時，考慮表的主要功能（數據修復及編輯）不失為一種明智的選擇。
#2: 優化查詢性能
在分析查詢性能時，考慮explain關鍵字同樣很管用。explain關鍵字一般放在select查詢語句的前面，用于描述mysql如何執行查詢操作、以及mysql成功返回結果集需要執行的行數。下面的一個簡單例子可以說明（列表c）這一過程：
列表 c
| 以下為引用的內容： mysql> explain select city.name, city.district from city, country where city.countrycode = country.code and country.code = 'ind'; +----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | extra | +----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | simple | country | const | primary | primary | 3 | const | 1 | using index | | 1 | simple | city | all | null | null | null | null | 4079 | using where | +----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ |
2 rows in set (0.00 sec)這里查詢是基于兩個表連接。explain關鍵字描述了mysql是如何處理連接這兩個表。必須清楚的是，當前設計要求mysql處理的是country表中的一條記錄以及city表中的整個4019條記錄。這就意味著，還可使用其他的優化技巧改進其查詢方法。例如，給city表添加如下索引（列表d）：
列表 d
| 以下為引用的內容： mysql> create index idx_ccode on city(countrycode); query ok, 4079 rows affected (0.15 sec) records: 4079 duplicates: 0 warnings: 0 |
現在，當我們重新使用explain關鍵字進行查詢時，我們可以看到一個顯著的改進（列表e）：
列表 e
| 以下為引用的內容： mysql> explain select city.name, city.district from city, country where city.countrycode = country.code and country.code = 'ind'; +----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | extra | +----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | simple | country | const | primary | primary | 3 | const | 1 | using index | | 1 | simple | city | ref | idx_ccode | idx_ccode | 3 | const | 333 | using where | +----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ 2 rows in set (0.01 sec) |
在這個例子中，mysql現在只需要掃描city表中的333條記錄就可產生一個結果集，其掃描記錄數幾乎減少了90％！自然，數據庫資源的查詢速度更快，效率更高。
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