一、前言

      在上一篇博客中，小编向大家简单介绍了一下Mysql执行的流程：客户端发送一条查询给数据库服务器，服务器先进行权限检测，然后在缓存中查询，如果命中了缓存，就立即返回存储在缓存中的结果，如果没有，就再经过解析器解析，预处理器进行预处理，优化器优化，得到Mysql认为最优的执行计划，然后再在查询执行引擎中进行查询，把查询结果返回给用户。

      SQL执行的最大瓶颈在于磁盘的IO，即数据的读取；不同SQL的写法，会造成不同的执行计划的执行，而不同的执行计划在IO的上面临完全不一样的数量级，从而造成性能的差距；

      其中重要的就是查询优化器。可以说，如果优化器得到的结果是程序员认为的最优查询结果，那就最优的查询。在这篇博客中，小编就向大家介绍一下那些因素会影响sql性能。

二、影响因素

2.1 需求影响

      相比开发人员都有体会吧，当实现一个需求的时候，需要在数据库中进行连表查询，有的时候表关系不满足连接。

2.2 系统架构的影响

2.2.1 那些不应该放在数据库中的数据、

• 二进制数据

• 流水队列数据

• 超大文本

2.2.2 缓存的使用

• 系统配置信息

• 活跃的用户的基本信息

• 活跃用户的定制化信息

• 基于时间段的统计数据

• 读>>>写的数据

2.2.3 其他

1、Cache 系统的不合理利用导致Cache 命中率低下造成数据库访问量的增加，同时也浪费了Cache系统的硬件资源投入；

2、过度依赖面向对象思想，对系统可扩展性的过渡追求，促使系统设计的时候将对象拆得过于离散，造成系统中大量的复杂Join语句，而MySQL Server 在各数据库系统中的主要优势在于处理简单逻辑的查询，这与其锁定的机制也有较大关系；

3、对数据库的过渡依赖，将大量更适合存放于文件系统中的数据存入了数据库中，造成数据库资源的浪费，影响到系统的整体性能，如各种日志信息；

4、过度理想化系统的用户体验，使大量非核心业务消耗过多的资源，如大量不需要实时更新的数据做了实时统计计算。

2.3 数据库设计问题

1，冗余数据的处理；
2，大表拆小表，有大数据的列单独拆成小表；
3，根据需求的展示设置更合理的表结构；
4，把常用属性分离成小表；

2.4 硬件影响

1，提高IO指标
IOPS：每秒可提供的IO 访问次数；
IO 吞吐量：每秒的IO 总流量；
2，提高CPU计算能力；
3，如果是单独的数据库服务器，提高网络能力；

三、综上

      影响sql的性能有很多的，综合考虑，需求和架构及业务实现优化：55%，
Query 语句的优化：30%，数据库自身的优化：15%

      所以我们要对症下药，在下一篇博客中，小编就向大家介绍如何进行Sql优化。