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MySQL查询过程如下图所示：
MySQL是通过查询语句的哈希查找来命中缓存的，需要注意的是如果查询语句大小写不一致或者有多余的空格，是不会命中缓存的。
一个查询通常有很多执行方式，查询优化器通过计算开销（随机读取次数）来选择最优的查询。
MySQL把所以的查询都当做联接来处理，联接是按照循环嵌套的策略来执行的，如下图所示：
我们需要知道查询优化器会做哪些优化，这样在写查询的时候就可以不需要考虑手动来做这些优化，把这些事情交给查询优化器去做是更好的选择，查询优化器的优化类型如下：
1. 联接优化
（1）对联接中的表重新排序
（2）将外联接转换为内联接
2. 排序优化
（1）使用索引排序
（2）内存快速排序
（3）文件排序
3. 优化COUNT()
（1）没有Where子句的COUNT(*)：记录表的行数
（2）COUNT(column) 统计column非NULL的行数，column不可能为NULL时，COUNT(column)优化为COUNT(*)
4. 优化IN()
（1）对IN()里面的数据排序，进行二分查找，对IN()子查询不会使用这种优化，如：
5. 代数等价优化
（1）简化并规范化代数表达式
(a<b AND b=c) AND a=5 => b>5 AND b=c AND a=5
6. 早期终结
早期终结是指一旦满足查询的条件，MySQL就会立即停止处理该查询。
（1）LIMIT
（2）不可能的查询条件
（3）取得唯一值或值不存在
7. 其它优化
（1）索引优化MIN()和MAX()
（2）覆盖索引
（3）相等传递
查询优化器优化时存在一定的限制，在这些查询优化器不能很好地优化的地方，需要我们手动进行优化：
（1）关联子查询。如IN()可能优化得很差，如下面是个不好的优化
（2）联合（UNION）。有时不能把UNION外的条件应用到内部
（3）索引合并。排序和合并的开销可能很大
（4）相等传递。大IN表导致较慢的优化
（5）并行执行。不能在多CPU并行执行一个查询
（6）对同一个表SELECT和UPDATE
查询效率低的原因：
（1）应用程序获取了超过需要的数据
（2）MySQL服务器分析了超过需要的行
重构查询的方式：
（1）复杂查询和多个查询的权衡。用尽可能少的查询做尽可能多的事情有时候是不对的。
（2）缩短查询，防止查询长时间占用表
（3）分解联接
写查询时考虑以下的优化方法：
1. 优化联接
（1）ON或USING使用的列上有索引
（2）GROUP BY或ORDER BY只引用一个表的列
2. 优化COUNT()
（1）总是使用COUNT(*)
（2）对索引的小部分进行统计
（3）保存统计结果
3. 优化LIMIT和OFFSET
在覆盖索引上进行偏移
4. 优化子查询
尽可能使用联接代替IN、EXISTS、NOT EXISTS
5. 优化联合
（1）始终使用UNION ALL
（2）条件下推到UNION
6. 优化GROUP BY和DISTINCT
（1）索引优化
（2）ORDER BY NULL跳过自动排序
以下是常用的查询优化提示：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/glacierh/p/4574065.html
