在mysql的shell模式下执行
mysql> show variables like '%log%';
配置开启慢查询，
slow_query_log=ON
慢查询时间为2秒，
long_query_time=2
将没有使用索引的语句记录到慢查询日志，
log_queries_not_using_indexes=ON
查看慢查询日志保存位置
show variables like 'slow%'
查看慢查询日志，文件的后50行（218.11.132.34作为例子）
tail -50 /var/lib/mysql/localhost-slow.log
慢查询日志的存储格式
Time:140606 12:30:17
执行SQL的主机信息
User@Host: root[root] @ localhost []
SQL的执行信息
Query_time: 0.0000031 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 0 Rows_examined: 0
SQL执行时间
SET timestamp=1402029017;
show variables like 'slow_query_log'set global slow_query_log_file= '/home/mysql/sql_log/mysql-slow.log'set global log_queries_not_using_indexes=onset global long_query_time=1
mysqldumpslow分析慢查询日志（分析前3条日志，在centos shell 模式下，通过管道符 | more 查看）
mysqldumpslow -t 3 /var/lib/mysql/localhost-slow.log | more
如何通过慢查询日志
- 查询次数多且每次查询占用时间长的SQL
- IO大的SQL
- 未命中索引的SQL
SQL如何选择合适的列建立索引？
- 在where从句，group by 从句，order by从句，on 从句中出现的列
- 索引字段越小越好
- 离散度大的列放到联合索引的前面
- 唯一值越多，离散度越好，通过
select count(distinct keyword)
数据库结构优化
选择合适的数据类型
数据类型的选择，重点在于合适二字，如何确定选择的数据类型合适？
- 使用可以存下你的数据的最小的数据类型
- 使用简单的数据类型，int要比varchar类型在MySQL处理上简单
- 尽可能的使用not null 定义字段
- 尽量少用text类型，非用不可时最好考虑分表
使用int来存储日期时间，利用from_unixtime()，unix_timestamp()两个函数来进行转换
create table test(id int auto_increment not null,timestr int, primary key(id));
insert into test(timestr) values(unix_timestamp('2014-06-01 13:12:00'));
select from_unixtime(timestr) from test;
使用bigint来存储ip地址，利用inet_aton()，inet_ntoa()两个函数来进行转换
create table sessions(id int auto_increment not null, ipaddress bigint, primary key(id));
insert into sessions(ipaddress) values(inet_aton('192.168.0.1'));
select inet_ntoa(ipaddress) from sessions;
表的垂直拆分
把原来一个有很多列的表拆分成多个表，这解决了表的宽度问题。通常垂直拆分可以按以下原则进行：
- 把不常用的字段单独存放到一个表中
- 把大字段独立存放到一个表中
- 把经常一起使用的字段放到一起
表的水平拆分
为了解决单表的数据量过大的问题，水平拆分的表每一个表的结构都是完成一致的。
常用的水平拆分方法为：
- 对id进行hash运算，如果要拆分成5个表则使用mod(id, 5)取出0-4个值
- 针对不同的hashID把数据存到不同的表中
挑战：
- 跨分区表进行数据查询
- 统计及后台报表操作
