（一）一个问题引入：mysql数据库优化

在测试的时候录入近千万级的数据，实时的显示历史记录查询出现问题。sql如下所示：

select  * from table_test    where  date = '2016-01-15'  AND type != 0   ORDER by lottery_date desc   limit 100;

由于这条语句的查询速度较慢导致调用soa dubbo接口的时候超时，所以需要对这条sql进行查询优化。
查询对表table_test的索引:

可以看出where条件中，type和date只有date在索引中，且date的Cardinality属性只有18，Cardinality表示散列程度，当Cardinality数值过小时和扫描全表的效率相差不大，且当mysql超过百万级的数据量时性能会下降。
explain 这条sql语句如下图所示：

所以最终的解决方案是，当数据量过千万级别的时候，就要想法通过其他方式进行 优化，由于需求是需要显示最新的历史数据，所以可以不根据这个字段进行查询，这样在千万级的数据量访问时，就不会出问题。

实际中的数据有90w，查询使用秒数0.734也可以接受啦，为了保证万无一失，减少数据库访问压力，在此基础上加行了缓存，并且设置缓存的时间为5分钟，这样在进行压力测试的时候，对于千万条数据，调用接口的成功率可达到百分之九十九了。

总结：

1 、要在常用查询的字段上建立索引。
2、数据量大时，避免多个表的连接查询。
3、当设置某个字段做索引字段，所以种类越多越好。

由此问题抛砖引出关于mysql的优化先关内容。