1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id...

MySQL 查询执许计划 EXPLAIN 输出的信息有个扩展信息字段 Extra，该字段包含了有关 MySQL 如何解析查询的其他信息，可以更好地帮助理解执行计划。

MySQL优化篇系列介绍 MySQL 性能的优化并提供示例。优化涉及在多个级别上配置、调优和测量性能。

Redis 几乎都是部署在基于 Linux 操作系统的服务器上，生产环境需要做些适配的优化配置。

Redis 服务上线后，难免会出现故障需要诊断修复。

Redis 服务在生产环境上线运行后，因为使用了不恰当的命令或在大数据集情况下可能出现响应客户端延迟问题；Redis 是单线程快速处理请求，在亚微秒范围内，若现现了延迟则其它所有客户端的请求都将进入等待，这是无法接受的。

Redis 为满足业务需求提供了丰富的数据类型，在使用时需要注意它们在不同业务场景中的优缺点，还需要考虑选中的数据类型在性能和内存消耗上是否还有优化的空间。

Redis 提供了丰富的 API 来操作数据，某些业务需求不只一个 API 可实现，但实现同一功能的不同的 API 在性能上是不一样的。

给列创建索引是提高 **SELECT** 查询性能的最佳方式。索引类似于表行的指针，在查询时可以根据索引快速定位某些行与 **WHERE** 子句中的条件匹配，并检索该行的其他列值。MySQL 所有数据类型都可以创建索引。

MySQL 优化器会根据 **表、列、索引** 和 **WHERE** 子句中的条件的详细信息，会考虑许多技术来更高效地执行 SQL 查询中涉及的查找。可以在不读取所有行的情况下执行对大表的查询，可以在不比较每个行组合的情况下执行涉及多个表的联接。

使用索引来提高查询性能效果是显著的，但不正确的 **SQL** 语句使用也会导致索引失效，索引使用未达预期，甚至执行全表扫描，此情况是严重影响性能的，在编写 SQL 语句时特别注意。

MySQL 查询是以 SELECT 语句形式执行数据库中的所有查找操作，SELECT 操作在执行的 SQL 语句中占大比例，SELECT 调优可以说是对 SQL 优化的首要任务。

MySQL 对范围查询提供了 *range access method(范围访问方法)* 来优化查询。

查询以 SELECT 语句的形式执行数据库中的所有查找操作。调整这些语句是**重中之重**，无论是实现动态网页的次秒响应时间，还是缩短生成大量夜间报告的时间。

本篇讨论可用于处理 WHERE 子句的优化。 这些示例使用 SELECT 语句，但相同的优化适用于 DELETE 和 UPDATE 语句中的 WHERE 子句。

索引合并访问方法检索具有多个范围扫描的行并将它们的结果合并为一个。 此访问方法仅合并来自单个表的索引扫描，而不是跨多个表的扫描。 合并可以产生其底层扫描的联合、交集或交集。

从 MySQL 8.0.18 开始，MySQL 对每个连接（join）具有等连接条件的任何查询使用哈希连接（Hash Join），并且其中没有可应用于任何连接条件的索引

MySQL 可以对 `col_name IS NULL` 执行优化，可以用于 `col_name = constant_value`。