一、前言 在上一篇部落格中，小編向大家簡單介紹了一下Mysql執行的流程：客戶端傳送一條查詢給資料庫伺服器，伺服器先進行許可權檢測，然後在快取中查詢，如果命中了快取，就立即返回儲存在快取中的結果，如果沒有，就再經過解析器解析，前處理器進行預處理，優化器優化，得到Mysql認為最優的執行計劃，然後再在查詢執行引擎中進行查詢，把查詢結果返回給使用者。

SQL執行的最大瓶頸在於磁碟的IO，即資料的讀取；不同SQL的寫法，會造成不同的執行計劃的執行，而不同的執行計劃在IO的上面臨完全不一樣的數量級，從而造成效能的差距；

其中重要的就是查詢優化器。可以說，如果優化器得到的結果是程式設計師認為的最優查詢結果，那就最優的查詢。在這篇部落格中，小編就向大家介紹一下那些因素會影響sql效能。

二、影響因素

2.1 需求影響 相比開發人員都有體會吧，當實現一個需求的時候，需要在資料庫中進行連表查詢，有的時候表關係不滿足連線。

2.2 系統架構的影響

2.2.1 那些不應該放在資料庫中的資料、

• 二進位制資料

• 流水佇列資料

• 超大文字

2.2.2 快取的使用

• 系統配置資訊

• 活躍的使用者的基本資訊

• 活躍使用者的定製化資訊

• 基於時間段的統計資料

• 讀>>>寫的資料

2.2.3 其他 1、Cache 系統的不合理利用導致Cache 命中率低下造成資料庫訪問量的增加，同時也浪費了Cache系統的硬體資源投入；

2、過度依賴面向物件思想，對系統可擴充套件性的過渡追求，促使系統設計的時候將物件拆得過於離散，造成系統中大量的複雜Join語句，而MySQL Server 在各資料庫系統中的主要優勢在於處理簡單邏輯的查詢，這與其鎖定的機制也有較大關係；

3、對資料庫的過渡依賴，將大量更適合存放於檔案系統中的資料存入了資料庫中，造成資料庫資源的浪費，影響到系統的整體效能，如各種日誌資訊；

4、過度理想化系統的使用者體驗，使大量非核心業務消耗過多的資源，如大量不需要實時更新的資料做了實時統計計算。

2.3 資料庫設計問題 1，冗餘資料的處理； 2，大表拆小表，有大資料的列單獨拆成小表； 3，根據需求的展示設定更合理的表結構； 4，把常用屬性分離成小表；

2.4 硬體影響 1，提高IO指標 IOPS：每秒可提供的IO 訪問次數； IO 吞吐量：每秒的IO 總流量； 2，提高CPU計算能力； 3，如果是單獨的資料庫伺服器，提高網路能力；

三、綜上 影響sql的效能有很多的，綜合考慮，需求和架構及業務實現優化：55%， Query 語句的優化：30%，資料庫自身的優化：15%

所以我們要對症下藥，在下一篇部落格中，小編就向大家介紹如何進行Sql優化。