\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判 。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断 。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断 。
北大青鸟设计培训：mysql数据库的优化方法？我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法 。
为什么要了解索引真实案例案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中 。
那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用 。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少 。
例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化 。
索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能 。
索引的类型mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引 。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论 。
B-TREE查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复 ， 就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能 。
而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快 。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE 。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针 。
btree有度的概念d=1 。
假设btree的度为d ， 则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针 。
树的大高度为h=Logb[(N+1)/2] 。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大 。
这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h 。
假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层 。
即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕 ， 性能非常高 。
索引查询建立索引后 ， 合适的查询语句才能大发挥索引的优势 。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引 。
mysql怎么优化速度的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mysql速度慢、mysql怎么优化速度的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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