1，确定是否不需要从MySQL数据库中请求的数据，如以下内容：
（1）查询不需要的数据，例如，您需要10个数据，但您已经选择了100个数据，而这些数据是有限制的。
（2）当多个表关联时返回到所有列
（3）总是取出所有列，选择*。去掉所有的列，这样优化器就不能完成索引覆盖和扫描的优化，同时也会给服务器带来额外的I/O、内存和CPU消耗。
（4）重复查询相同的数据，例如，在用户评论中，我们需要查询用户头部的URL。当用户多次评论时，他们会缓存数据，并在需要时从缓存中提取数据，这样性能会更好。
2，MySQL是否正在扫描额外记录
查询开销最简单度量的三个索引如下：响应时间、扫描行数、返回的行数
响应时间：服务时间和排队时间。服务时间是数据库真正处理这个查询的时间。排队时间是服务器由于等待某些资源而不能真正执行的查询。
返回的行数和行数：理想情况下要扫描的行数和返回的行数应该相同。
一般MySQL可以使用以下三种方法来应用条件记录，从好到坏：
（1）索引中使用的位置条件来过滤不匹配的记录，并在存储索引层中完成。
（2）索引覆盖扫描用于返回记录，从索引直接筛选不必要的记录，并返回在MySQL服务器级别上完成的命中结果，但不需要查询返回表中的记录。
（3）从数据表返回数据，然后在MySQL服务器级别过滤和完成不符合要求的记录。首先，我们需要从数据表中读取记录，然后进行筛选。
如果您发现查询需要扫描大量数据，但返回几行，您通常可以尝试以下技术：
（1）使用索引覆盖扫描将所有必需的列放入索引中，这样存储引擎就可以返回结果而不必返回表来获得相应行。
（2）更改库的结构，并使用单独的汇总表。
（3）重写这个复杂的查询
三.重构查询的方法
（1）复杂查询或一些简单查询：
可以将MySQL每秒的内存中的数百万个数据进行比较，扫描后，MySQL响应数据向客户机要慢得多，当其他条件相同时，用最少的查询肯定是好的，但有时大的查询分解成多个小查询是非常必要的。
（2）。
删除旧数据是一个很好的例子，在经常删除大量数据的情况下，如果一次性大的完整语句，可能会锁定一次大量数据，填满整个事务日志。耗尽系统资源，阻塞许多小而重要的查询。
MySQL > deletefrommessageswherecreated < date_sub（现在的（），interval3month）；
重写：
rows_affected = 0；
做{
rows_affected = do_query（
deletefrommessageswherecreated < date_sub（现在的（），interval3month）；
）
}
（3）分解关联查询：
它可以使缓存更高效，并且可以轻松地在应用程序中缓存单个数据。
在查询被分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。
在应用层，它更容易分割数据库，使其更容易实现高性能和高扩展性。
查询本身效率更高。
它可以减少冗余数据的查询，在应用层进行相关查询，也就是说，对于某些数据应用程序，只需要查询一次，而在数据库查询中，则可能需要反复访问一些数据。
适合现场：
（1）当应用程序可以轻松地缓存单个查询的结果时；
当数据可以分布到不同的MySQL服务器时；
（3）当（）可以代替关联查询时使用；
在查询中使用数据表时。
