很多时候基于php+MySQL建立的网站所出现的系统性能瓶颈往往是出在MySQL上，而MySQL中用的最多的语句就是查询语句，因此，针对MySQL数据库查询语句的优化就显得至关重要！本文就此问题做出详细分析如下：

1、判断是否向MySQL数据库请求了不需要的数据，如下列情况：

（1）、查询不需要的数据，例如你需要10条数据，但是你选出了100条数据加了limit做限制。
（2）、多表关联时返回全部列
（3）、总是取出全部列select*......取出全部列，会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，还为服务器带来额外的I/O、内存、和cpu的消耗
（4）、重复查询相同的数据例如，在用户评论的地方需要查询用户的头像的URL，那么用户多次评论的时候将这个数据缓存起来，需要的时候从缓存取出，这样性能会更好。

2、mysql是否在扫描额外的记录

最简单衡量查询开销的三个指标如下：响应时间、扫描的行数、返回的行数

响应时间：服务时间和排队时间。服务时间是指数据库处理这个查询真正花费的时间。排队时间是指服务器因为等待某些资源而没有真正执行的查询。

扫描的行数和返回的行数：理想情况下扫描的行数和返回的行数应该是相同的。

一般MYSQL能够使用如下三种方式应用where条件记录，从好到坏依次为：

（1）、在索引中使用where条件来过滤不匹配的记录，在存储索引层完成。

（2）、使用索引覆盖扫描来返回记录，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果，在mysql服务器层完成，但无需在回表查询记录。

（3）、从数据表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录，在mysql服务器层完成，需要先从数据表读出记录然后过滤

如果发现查询需要扫描大量的数据但返回少数的行，那么通常可以尝试下面的技巧：

（1）、使用索引覆盖扫描，把所有需要的列都放到索引中，这样存储引擎无须返回表获取对应行就可以返回结果了。

（2）、改变库表结构，使用单独的汇总表。

（3）、重写这个复杂的查询

3、重构查询的方式

(1)、一个复杂查询还是多个简单查询：

Mysql内部每秒能够扫描内存中上百万条数据，相比之下，mysql响应数据给客户端就慢得多，在其他条件都相同的时候，使用尽可能少的查询当然是好的，但有时候将一个大查询分解为多个小查询都是很有必要的。

(2)、切分查询：

删除旧数据是一个很好的例子，在定期清除大量数据时，如果用一个大的语句一次性完成的话，则可能一次锁住很多数据，占满整个事物日志。耗尽系统资源，阻塞很多小的但很重要的查询。

Mysql>deletefrommessageswherecreated<DATE_SUB(NOW(),INTERVAL3MONTH);

改写：

Rows_affected=0;
Do{
Rows_affected=do_query(
“deletefrommessageswherecreated<DATE_SUB(NOW(),INTERVAL3MONTH)”;
)
}

(3)、分解关联查询：

可以让缓存的效率更高，在应用程序中可以方便的缓存单条数据
就查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争
在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和高扩展
查询本身效率也会更高。
可以减少冗余数据的查询，在应用层做关联查询，意味着对于某条数据应用只需要查询一次，而在数据库中做查询，可能需要重复的访问一部分数据。

适合场景：

①当应用程序能够方便的缓存单个查询结果的时候;
②当可以将数据分布到不同的mysql服务器上的时候;
③当能够使用IN()的方式代替关联查询的时候;
④当查询中使用一个数据表的时候。