尽量在金字塔底部进行优化

测试数据可以直接使用官方给定的数据库（由于头条对github链接不能直接使用链接的格式，我这里直接给出）

测试数据准备好后

慢日志查询：慢日志查询是MySQL内置的一项功能，可以记录执行超过指定时间的SQL语句

发现慢SQL的工具

1：Skywalking

2：VisualVM

3：JavaMelody

相关参数及其默认值

log_output：日志输出到哪，默认FILE，表示文件，设置成TABLE，则将日志记录到mysql.slow_log中，也可以设置多种格式，比如FILE，TABLE

long_query_time：超过执行时间才记录到慢查询，单位秒，可以使用小数表示小于秒的时间，默认10

log_queries_not_using_indexes:是否要将未使用索引的SQL记录到慢查询日志。此配置无视long_query_time，生产建议关闭，开发建议开启，默认是关闭的

log_throttle_queries_not_using_indexes：和log_queries_not_using_indexes配合使用，如果log_queries_not_using_indexes打开，则该参数将闲置每分钟写入的，为使用索引的SQL数量，默认是0

min_examined_row_limit:扫描行数达到这么多才记录到慢日志，默认是0

log_slow_admin_statements:是否要记录管理语句，默认关闭，管理语句（ALTER TABLE，ANALYZE TABLE，CHECK TABLE，CREATE INDEX,DROP INDEX...），默认关闭

log_query_file:指定慢查询日志文件路径

log_slow_slave_statements:该参数数据库上设置，决定是否在记录过程中超过long_query_time的SQL，如果binlog是row，则该参数无效

使用方式

1：修改配置文件my.cnf在[mysqld]段落中加入如上参数，然后重启mysql

2：通过设置全局变量，重启后恢复到默认状态

BTree索引，B+Tree索引，Hash索引，Rtree索引

B+tree索引和hash索引的优劣

B+Tree只有根节点保存数据，并且每个根节点持有后续根节点的链接，这样的话支持范围查询，叶子节点可以存放更多的索引

Hash索引一般来说性能是比B+Tree要好，但是当出现hash碰撞时性能比较差，而且只支持等值查询，hash本来就是无序的，所以自然也不支持排序，也不支持范围查询

建议创建索引的场景

1：SELECT语句，频繁作为where条件的字段

2：update/delete语句的where条件

3：需要分组，排序的字段

4：distinct所使用的字段

5：字段的字有唯一性

6：对于多表的联合查询。链接字段建议使用索引

不建议创建索引的情况

1：where子句用不到的字段

2：表记录少（创建索引有额外开销）

3：有大量的重复数据，选择性低（性别）

可能导致索引失效的场景

1：索引列不独立，应该事先计算好表达式的值，避免SQL左侧做计算

select * from table where aa+1="test"

2:索引列不独立（索引字段是函数的参数）

select * from table where SUBSTRING（first_name,1,3）="test"

3:使用了做模糊

select * from table where name like='%zhou'

4：使用OR查询部分字段没索引，分别为没索引的字段添加索引

5：where 条件是字符串(age假如是字符串)，但是没有单引号

select * from table where age =20

6：不符合最左前缀原则

7：索引字段建议添加not null约束