首先是如何检查SQL的效率：
1、善用explain：
设计SQL后，应使用explain命令检查SQL，看是否使用到索引，是否存在filesort，重点检查检索的行数（rows）是否太大。一般来说：
rows<1000，是在可接受的范围内的。
rows在1000~1w之间，在密集访问时可能导致性能问题，但如果不是太频繁的访问（频率低于1分钟一次），又难再优化的话，可以接受，但需要注意观察。
rows大于1万时，应慎重考虑SQL的设计，优化SQL，优化db，一般来说不允许频繁运行（频率低于1小时一次）。
rows达到10w级别时，坚决不能做为实时运行的SQL。但导数据场合除外，但导数据必须控制好时间，频度。
explain SQL语句应该是日常开发中的习惯动作，有时explain出来的结果，可能会出于偏离设计的意料之外，所以强烈建议在设计SQL，尤其是稍微复杂的SQL时，一定要在测试环境甚至是实际环境上预先进行explain**
一般应打开MySQL的慢查询日志（在my.cnf中加入log_slow_queries和long_query_time两个参数），会记录所有查询持续时间超过long_query_time的SQL语句，把这些语句log下来之后，再一一分析（explain）优化。
3、监视当前进程
登陆MySQL，使用show processlist查看正在运行的SQL语句，如果正在运行的语句太多，运行时间太长，表示MySQL效率有问题。必要的时候可以将对应的进程kill掉。
4、系统命令
使用top/vmstat等系统命令来检查MySQL进程占用的cpu，内存，以及磁盘IO量。
对MySQL优化的文章很多，这里只提几点平时工作中比较常用到的方法。
◆建表时，显式指定使用innodb数据库引擎，而不是myisam，myisam引擎的锁是表锁，读锁和写锁是互斥的，读写操作是串行的，锁冲突会严重影响并发.而innodb提供行级锁，能提供较好的并发表现，在我们的业务场景里，也不会引起死锁。
◆善用索引，对SQL语句where条件里使用到的字段，合理建立索引。虽然对表建立索引一定程度上会影响写入效率，但在表数据规模不大，写入压力不是特别高的情况下，索引带来的好处是更多的。
