数据库的瓶颈经常出现在查询 语句中，当出现这样的问题时，我们一般的步骤是查看是否运用了正确的 索引，
这个可以通过explain sql statement来查看，找到对应的字段，合理的索引将会增加你呃数据的访问速度，但
任何事情都有一个度，如果索引太多，会在插入时要维护更多的索引，这也将是一个大的开销，但具体怎样才
合适呢，欢迎大神来讨论，这个我不再行，不过一般一个表中有主键活唯一键，再弄几个的话应该不是问题。
1.1、mysql是如何执行where字句的
这些语句通常很快：
SELECT COUNT(*) FROM tbl_name; SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name; SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name WHERE key_part1=constant; SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10; SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC, ... LIMIT 10;但前提是这些访问的字段部分都有索引，因为如min(),max(),order by 这些语句会用到排序的，但如果之前已经
建立好了索引，那么读的时候就通过二分的方法来 遍历Btree,这速度很快，如果没有索引，这个只能全表扫描，
速度会很慢的，对于第一个语句，在MyISAM和MEMORY存储引擎的表，可以直接读取这个值，因为这个有这
两个存储引擎有相应的计数器来维护数据，但innodb则必须全表扫描才能得到结果，截图如下：
mysql> explain select count(*) from b_order\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: b_order
type: index
possible_keys: NULL
key: status
key_len: 1
ref: NULL
rows: 274146
Extra: Using index
1 row in set (0.01 sec)
当使用该语句时，扫描了所有的行，但我们是用主键索引的，这个速度还比较快
1.2,mysql内部优化策略
1,count(*) 这个之前已经说了
2,mysql和oracle都是采用边读数据边判断数据，满足数据就发送到客户端，满足sql要求就结束查询，所以
谨记一下：如果对你的数据不是要求全部的行，比如只要满足当前sql的几行数据，最好加上limit语句，这
样会让数据库提前结束查询，少占内存，少读取数据，少网络带宽传输
3,HAVING语句如果在没有使用聚合函数如count(), min()等，没有group by语句时，将合并到where字句中
4,所有的常量表优先于其他表进行读取，一个常量表的定义为：
1,一个空表或者只有一行的表
2,如果一下表使用where字句时，用到了一个非空主键或唯一索引，并且这个搜索的是一个常量表达式
3,还有一种情况，就是join的一个表就只有几行，是否会优先读（可以试试）
如下面的语句：
SELECT * FROM t WHERE primary_key=1; SELECT * FROM t1,t2 WHERE t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id;解释：1,第一个是一个小表，只有一行
2,这个先查他t1,因为其返回的数据只有一行
5,这里说一下join的策略：数据库没有那么智能，能一下就能找到好的join顺序来执行，他会把所有可能的
join顺序都试一下，调用存储引擎的api来评估代价，然后选择最小的代价进行执行，所以，我们写的表
的顺序，对优化器来说，是没有关系的
6,在同时使用group by 和order by时，如果字段都来自同一个表，将优先join该表
7,对于需要排序的数据，如果你在explain中查看到使用了文件排序，但你确定这个数据集不是很大的话，
可以在sql中指定SQL_SMALL_RESULT来使用内存临时表排序，这样会快些，方法为：
select sql_small_result * from table_name;8,MySQL有可能查询结果从索引中获得，但这个一般都是数值
9,HAVING语句是最后过滤结果的条件