数据库表表面上存在索引和防错机制，然而一个简单的查询就会耗费很长时间。Web应用程序或许在开发环境中运行良好，但在产品环境中表现同样糟糕。如果你是个数据库管理员，你很有可能已经在某个阶段遇到上述情况。因此，本文将介绍对MySQL进行性能优化的技巧和窍门。

　　1、存储引擎的选择

　　如果数据表需要事务处理，应该考虑使用InnoDB，因为它完全符合ACID特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的。并且不要尝试同时使用这两个存储引擎。思考一下：在一个事务处理中，一些数据表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM。结果呢？整个subject将被取消，只有那些在事务处理中的被带回到原始状态，其余的被提交的数据转存，这将导致整个数据库的冲突。然而存在一个简单的方法可以同时利用两个存储引擎的优势。目前大多数MySQL套件中包括InnoDB、编译器和链表，但如果你选择MyISAM，你仍然可以单独下载InnoDB，并把它作为一个插件。很简单的方法，不是吗？

　　2、计数问题

　　如果数据表采用的存储引擎支持事务处理(如InnoDB)，你就不应使用COUNT(*)计算数据表中的行数。这是因为在产品类数据库使用COUNT(*)，最多返回一个近似值，因为在某个特定时间，总有一些事务处理正在运行。如果使用COUNT(*)显然会产生bug，出现这种错误结果。

　　3、反复测试查询

　　查询最棘手的问题并不是无论怎样小心总会出现错误，并导致bug出现。恰恰相反，问题是在大多数情况下bug出现时，应用程序或数据库已经上线。的确不存在针对该问题切实可行的解决方法，除非将测试样本在应用程序或数据库上运行。任何数据库查询只有经过上千个记录的大量样本测试，才能被认可。

　　4、避免全表扫描

　　通常情况下，如果MySQL(或者其他关系数据库模型)需要在数据表中搜索或扫描任意特定记录时，就会用到全表扫描。此外，通常最简单的方法是使用索引表，以解决全表扫描引起的低效能问题。然而，正如我们在随后的问题中看到的，这存在错误部分。

　　5、使用”EXPLAIN”进行查询

　　当需要调试时，EXPLAIN是一个很好的命令，下面将对EXPLAIN进行深入探讨。

　　首先，创建一个简单的数据表：

　　这个数据表一目了然，共有五列，最后一列“deleted”是一个Boolean 类变量flag来检查帐号是活动的还是已被删除。接下来，您需要用样本记录填充这个表（比如，100个雇员记录）。正如你看到的，主键是“emp_id”。因此，使用电子邮件地址和密码字段，我们可以很容易地创建一个查询，以验证或拒绝登录请求，如下（实例一）：