1.通过开启慢查询日志来定位有效率问题的sql
log_output=file slow_query_log=on slow_query_log_file = /tmp/mysql-slow.log log_queries_not_using_indexes=on long_query_time = 12.如果你是使用阿里巴巴的Druid数据源的话，可以接入阿里巴巴的数据源监控
1.例如我们分析如下的sql
explain select * from index_test where id=100;他的输出结果如下： explain他可以分析： （1）表的读取顺序-id（2）读取操作的操作类型-type（3）可能用了哪些索引-possible_keys（4）哪些索引被实际使用了-key（5）表之间的引用等等 2.id分析： （1）id他可以知道表的加载顺序和sql的执行的优先级问题 例如：
explain select ui.* from user_info ui , class_info ci where ui.id=ci.user_id and ui.id=1;结果为 id相同可以理解为具有相同的优先级，按照顺序，他是先加载了user_info表，再加载了class_info表。 接着分析优先级，子查询的优先级一般有比较高：
explain select ui.* from user_info ui , class_info ci where ui.id=ci.user_id and ui.id=(SELECT ci.user_id from class_info ci where ci.user_id=1);结果： 可以看到，id的数值越大，他执行的优先级就会越大。 3.分析select_type： （1）select_type他主要是用来区分普通查询，联合查询，子查询等等复杂查询的。 SIMPLE:表示他只是一个普通的查询 PRIMARY:表示里面包含了子查询 SUBQUERY:表示子查询 UNION:表示联合查询 4.分析type： （1）查询具体使用了哪一种类型的查询，例如是索引还是全表扫 system：系统表，只有一条记录 const：只经过一次索引就找到了数据. eq_ref：唯一索引，主键 ref：非唯一的索引，返回某一个值匹配的所有的行 range：把一个索引作为一个范围检索的条件 index：全扫索引文件 ALL：全表扫，效率低下 5.possible_key： 可能用到的索引 6.key： 实际使用到的索引 7.rows： 可能返回的行数 8.extra： 其他列显示不了的重要信息，using filesort：无法利用索引完成排序，需要利用外部索引文件来进行排序。
1.精确查询key=? 单列索引是会走索引的。一般type是const 2.范围查询 （1）一是范围查询覆盖索引：返回的字段都是索引字段，他是会走索引的 （2）二是范围查询非覆盖索引：第一种情况是，辅助树索引查询得到的数据是少量的数据的时候，他是走索引的，第二种是，当辅助树得到的数据是大量的数据的时候，他会大量的再从主键树里面再次查询，这是mysql查询优化器会自动把他优化为all全表扫。
explain select * from index_test where biz_no>"bizno2";结果： 辅助树查询的时候，数据量很大，所以全表扫会效率更高一点
explain select * from index_test where biz_no<"bizno2";辅助树查询结果数据量很少，走索引，范围。 3.order by，group by： （1）order by的一列，或者多列，都需要建立索引，否则他会filesort （2）where 条件与order by 索引一致 （3）如果依然存在filesort，请考虑是否辅助树检索到大量的数据，导致的，这时可以从业务上优化 4.<>和!= 这两个是一定不会走索引的。
explain select * from index_test where biz_no<>"bizno2";联合索引是最左匹配原则的,最左决定，例如有联合索引（A,B） 1.索引A,B都是精确查询，A=? AND B=? 这时他的索引是有效的 2. 一个精确，一个范围：A=? AND B>?
explain select * from index_test where biz_no="bizno2" and cus_code>"cus2";是走索引的。 3.联合索引范围查询：关键是最左索引，最左匹配原则,最左的索引的情况才是决定走不走索引的： 1）一是范围查询覆盖索引：返回的字段都是索引字段，他是会走索引的 （2）二是范围查询非覆盖索引：第一种情况是，辅助树索引查询得到的数据是少量的数据的时候，他是走索引的，第二种是，当辅助树得到的数据是大量的数据的时候，他会大量的再从主键树里面再次查询，这是mysql查询优化器会自动把他优化为all全表扫。
