一 、排查sql性能问题的步骤：
1：数据库总体的性能查询
show 【session | global 】status like 'Com_%'；session是默认值，表示当前连接。global：表示从上次启动到现在。
Com xxx表示每个xxx语句执行的次数，我们通常比较关心的是以下几个统计参数：
Com select:执行SELECT操作的次数，一次查询只累加1。
Com insert:执行INSERT操作的次数，对于批量插入的INSERT操作，只累加一次。
Com_ update:执行UPDATE操作的次数。
Com delete:执行DELETE操作的次数。
上述操作的累积同样也会反应在存储引擎上面：show 【session| global 】status like 'Com_%'
其他参数查询：
Connections:试图连接MySQL服务器的次数。
Uptime:服务器工作时间。
Slow_ queries:慢查询的次数。
2：定位执行效率比较低的sql语句。
a:查看慢查询的日志（但是在出现慢查询的时刻，日志还未记录完毕，不便查看）
b:show processlist; 查看进程和锁表。
可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看SQL的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。
3：通过EXPLAIN分析低效SQL的执行计划。
能查看sql访问的表，使用的索引，或者分区partitions 。
explain select * from payment where customer_id =350G；
explain partitions select * from customer_part where customer_id=130G；
4:通过show profile分析SQL.（在mysql 5.7之后，mysql推荐使用performance schema 。）
show profiles;
show profile for query 4;
5: MySQL 5.6提供了对SQL的跟踪trace，通过trace文件能够进一步了解为什么优化器选择A执行计划而不选择B执行计划，帮助我们更好地理解优化器的行为。
二、优化sql的方案：
select 的优化：
2：插入大量数据的时候，先删除索引，导完再把索引添加上。
3：InnoDB的表按照主键顺序插入会比较快。
4：先将自动提交修改为手动提交。（AUTOCOMMIT=0时比1时快）
优化insert语句：
1：多行数据最好一次性插入，这样还可以用INSERT DELAYED让数据放在内存队列中，快速插入。
2：户当从一个文本文件装载一个表时，使用LOAD DATA 1NFILE。这通常比使用很多
INSERT语句快20倍。
优化ORDER B丫语句：
通过索引直接返回的已经是有序数据，尽量减少额外的排序。
以下可用：
SELECT*FROM fiabname ORDER BY key_partl,key_part2；
SELECT*FROM tabname WHERE key_partl=1 ORDER BY key_partl DESC, key_part2 DESC；
SELE*FROM tabname ORDER BY key_partl oESC, key_part2 DESC；
以下勿用：
SELECT * FROM tabname ORDER BY key_partl DESC, key_part2 ASC:
--order by的字段混合ASC和ESC
SELECT * FROM tabname WHERE key2=constant ORDER BY keyl;
一用于查询行的关键字与ORDER B丫中所使用的不相同
SELECT*FROM tabname ORDER BY keyl, key2;
一对不同的关键字使用ORDER BY
优化GROUP BY语句：
默认情况下，MySQL对所有GROUP BY coll,col2,…的字段进行排序。
例如：select payment_date, sum(amount) from payment group by payment_date；
优化之后：select payment_date, sum(amount) from payment group by payment_date order by null;禁止了排序。
MySQL如何优化OR条件：
对于含有OR的查询子句，如果要利用索引，则OR之间的每个条件列都必须用到索引;
如果没有索引.则应该考虑增加索引。 如果or前后的字段是符合索引，则索引会失效，因为mysql是分别查询之后再UNION在一起的。
优化分页查询：
"limit 1000,20" 前1000条记录都会被抛弃，查询和排序的代价非常高。
先单独查询出分页记录对应的主键，再连表查询出主键加其他字段。（避免了全表扫描）
优化前：select film_id, description from film order by title limit 50,5;
优化后：select a.film_id, a.description from film a inner join (select film_id from film order by title limit 50,5) b on a.film_id=b.film_id；
使用SQL提示：
索引提示：select count(*) from rental use index (idx_rental date)；
索引忽略：select count(*) from rental ignore index (idx_rental date);
强制索引：select * from rental force index (idx_fk_inventory_id) where inventory_id>1;
常用sql技巧：
2：总体上来说，子查询还是不如连接查询快。
3：使用正则表达式
4：巧用RAND()提取随机行：select * from category order by rand() limit 5；随机排序之后去前5条记录。