思路：分析慢查询日志-查看表结构、表状态-查看表索引-分析sql语句-explain-修改sql语句-验证修改结果
打开慢查询日志
在my.cnf置文件中修改
log-slow-queries
打开慢查询日志
long_query_time
设一个阀值，要大于这个值才会记录，等于该值时不记录。
log_queries_not_using_indexes
如果运行的SQL语句没有使用索引，则MySQl数据库同样会将这条SQL语句记录到慢查询日志文件
也可以在MySQL中直接设置long_query_time的值
mysql> set long_query_time=2;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> show variables like 'long%';
+-----------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-------+
| long_query_time | 2 |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
查看慢查询日志
默认情况下，在数据库目录下，例如/var/lib/mysql，在数据库运行时，可动态观察
tail -f slowquery.log
……
# Time: 110523 9:58:35 时间
# User@Host: grid[grid] @ [203.100.192.66] 连接信息
# Query_time: 4 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 4815
查询时间 锁时间 返回行数 总共查询行数
select count(*) from table_name where ……
利用mysqldumpslow分析慢查询日志
mysqldumpslow -s c -t 10 输出记录次数最多的10条SQL语句
mysqldumpslow -s r -t 10 返回记录集最多的10个查询
mysqldumpslow -s t -t 10 -g 'left join' 按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
-s, 是表示按照何种方式排序
c 记录次数、t 时间、l 查询时间、r 返回的记录数，ac、at、al、ar，表示相应的倒叙；
-t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；
-g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；
|
-s t |
按总query time排序 |
-s at |
按平均query time排序 |
|
-s l |
按总locktime排序 |
-s al |
按平均lock time排序 |
|
-s s |
按总row send排序 |
-s as |
按平均row send排序 |
|
-s c |
按count排序 |
|
|
注意：在默认情况下
mysqlslowdump的输出结果会使用N和S代替SQL中出现的数字和字符串
mysqlslowdump输出结果是按照count（SQL出现的次数）排序的
mysqldumpslow结果分析
# mysqldumpslow -s c -t 10 slowquery.log
Reading mysql slow query log from slowquery.log
Count: 147973 Time=4.64s (686449s) Lock=0.34s (51032s) Rows=1.0 (147687), grid[grid]@[203.100.192.66]
select count(*) from table_name where ((newsT = 'S' and …………用S代表字符串
平均执行147973次，每次耗时4.64秒
分析问题
show create table table_name 查看表结构
分析问题 查看当期表都有哪些索引
mysql> show index from t \G
*************************** 1. row ***************************
Table: t 索引所在的表名
Non_unique: 0 非唯一索引，0代表唯一，可以看到主键名字是PRIMARY，因此必须唯一。
Key_name: PRIMARY 索引的名称，可以通过这个名称来DROP INDEX
Seq_in_index: 1 索引中该列的位置（注意理解是“索引中”），参考联合索引就容易理解了。
Column_name: a 索引的列
Collation: A 列以什么方式存储在索引中，可以是A或者NULL。B+树索引总是A，即排序的。如果使用了heap存储引擎，并建立了hash索引，这里就会显示NULL。因为hash根据hash桶来存放数据，而不是对数据进行排序。
Cardinality: 5 非常关键的值！！！表示索引中唯一值的数据的估计值。Cardinality值/表的行数，应尽可能接近1，如果非常小，那么考虑是否还需要这个索引？？？
Sub_part: NULL 是否是列的部分被索引，如果是整个列，则该字段为NULL
Packed: NULL 关键字如何被压缩，如果没有被压缩，则为NULL
Null: 是否索引的列含有NULL值。
Index_type: BTREE 索引的类型。
Comment: 注释
Index_comment:
Cardinality值（大概的值）非常关键，优化器会根据这个值来判断是否使用这个索引。但是这个值并不是实时更新的，并非每次索引的更新都会更新该值，因为代价太大。
更新索引的Cardinality信息
mysql> analyze table t \G
*************************** 1. row ***************************
Table: test.t
Op: analyze
Msg_type: status
Msg_text: OK
1 row in set (0.04 sec)
注意：不是每个系统上都得到同样的结果，目前(MySQL5.1)，analyze table还存在一些问题。
建议：在非高峰时间，对应用程序下的几张核心表做analyze table操作，这能使优化器和索引更好的工作。
分析问题 explain
mysql> explain select * from t where a=1 \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t
type: const
possible_keys: PRIMARY,idx_a_b
key: PRIMARY 优化器实际使用的索引
key_len: 4
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (0.00 sec)
select_type：表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（子查询中的第一个SELECT）等。
table：输出结果集的表。
type：表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为
system（表中仅有一行，即常量表）、
const（单表中最多有一个匹配行，例如primary key或者unique index）、
eq_ref（对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者unique index）、
ref（与eq_ref类似，区别在于不是使用primary key或者unique index，而是使用普通的索引）、
ref_or_null（与ref类似，区别在于条件中包含对NULL的查询）、
index_merge(索引合并优化)、
unique_subquery（in的后面是一个查询主键字段的子查询）、
index_subquery（与unique_subquery类似，区别在于in的后面是查询非唯一索引字段的子查询）、
range（单表中的范围查询）、
index（对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据）、
all（对于前面的每一行，都通过全表扫描来得到数据）。
possible_keys：表示查询时，可能使用的索引。
key：表示实际使用的索引。
key_len：索引字段的长度。
rows：扫描行的数量。
Extra：执行情况的说明和描述。
Distinct
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
Not exists
MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行， 就不再搜索了
Range checked for each
Record（