1、Query Cache实现原理
MySQL的Query Cache实现原理实际上并不是特别的复杂，简单的来说就是将客户端请求的Query语句（当然仅限于SELECT类型的Query）通过一定的hash算法进行一个计算而得到一个hash值，存放在一个hash桶中。同时将该Query的结果集（Result Set）也存放在一个内存Cache中的。存放Query hash值的链表中的每一个hash值所在的节点中同时还存放了该Query所对应的Result Set的Cache所在的内存地址，以及该Query所涉及到的所有Table的标识等其他一些相关信息。

系统接受到任何一个SELECT类型的Query的时候，首先计算出其hash值，然后通过该hash值到Query Cache中去匹配，如果找到了完全相同的Query，则直接将之前所Cache的Result Set返回给客户端而完全不需要进行后面的任何步骤即可完成这次请求。

而后端的任何一个表的任何一条数据发生变化之后，也会通知Query Cache，需要将所有与该Table有关的Query的Cache全部失效，并释放出之前占用的内存地址，以便后面其他的Query能够使用。

对于基于性能的数据库Schema设计，我们并不能完全以规范化范式理论来作为唯一的指导。在设计过程中，应该从实际需求出发，以性能提升为根本目标来展开设计工作，很多时候为了尽可能提高性能，我们必须做反范式设计。

一、高效的模型设计

1、适度冗余-让Query尽两减少Join
数据库的规范化理论其实质是在概念上的单一化，虽然规范后的数据库中的表一般都较小，使表中相关列最少。这虽然可能在某些情况下增强了数据库的可维护性，但在系统要完成一些数据的查询检索时，可能要用复杂的Join才能实现，这势必会造成查询检索的性能低下。如果我们通过拆分Join，通过多次简单的查询来在应用中实现Join逻辑，那所带来的网络开销将会是非常巨大的。

2、大字段垂直分拆-summary表优化
大字段垂直拆分策略相对于前面介绍的适度冗余策略在做法上可以说差不多是完全相反的做法。适度冗余策略是将别的表中的字段拿过来在自己身上也存一份数据，而大字段垂直拆分简单来说就是将自己身上的字段拆分出去放在另外（单独）的表里面。

三、DISTINCT的实现与优化
DISTINCT实际上和GROUP BY的操作非常相似，只不过是在GROUP BY之后的每组中只取出一条记录而已。所以，DISTINCT的实现和GROUP BY的实现也基本差不多，没有太大的区别。

同样可以通过松散索引扫描或者是紧凑索引扫描来实现，当然，在无法仅仅使用索引即能完成DISTINCT的时候，MySQL只能通过临时表来完成。

但是，和GROUP BY有一点差别的是，DISTINCT并不需要进行排序。也就是说，在仅仅只是DISTINCT操作的Query如果无法仅仅利用索引完成操作的时候，MySQL会利用临时表来做一次数据的“缓存”，但是不会对临时表中的数据进行filesort操作。

1、通过松散索引扫描完成DISTINCT
执行计划中的Extra信息为“Using index for group-by”，这代表什么意思？为什么我没有进行GROUP BY操作的时候，执行计划中会告诉我这里通过索引进行了GROUP BY呢？其实这就是于DISTINCT的实现原理相关的，在实现DISTINCT的过程中，同样也是需要分组的，然后再从每组数据中取出一条返回给客户端。而这里的Extra信息就告诉我们，MySQL利用松散索引扫描就完成了整个操作。

二、GROUP BY的实现与优化
由于GROUP BY实际上也同样需要进行排序操作，而且与ORDER BY相比，GROUP BY主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY的实现过程中，与ORDER BY一样也可以利用到索引。

在MySQL中，GROUP BY的实现同样有多种（三种）方式

1、使用松散（Loose）索引扫描实现GROUP BY
何谓松散索引扫描实现GROUP BY呢？实际上就是当MySQL完全利用索引扫描来实现GROUP BY的时候，并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果。

在执行计划的Extra信息中有信息显示“Using index for group-by”，实际上这就是告诉我们，MySQL Query Optimizer通过使用松散索引扫描来实现了我们所需要的GROUP BY操作。

要利用到松散索引扫描实现 GROUP BY，需要至少满足以下几个条件：
◆ GROUP BY条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置；
◆ 在使用GROUP BY的同时，只能使用MAX和MIN这两个聚合函数；
◆ 如果引用到了该索引中GROUP BY条件之外的字段条件的时候，必须以常量形式存在；

除了常规的Join语句之外，还有一类Query语句也是使用比较频繁的，那就是ORDER BY，GROUP BY以及DISTINCT这三类查询。考虑到这三类查询都涉及到数据的排序等操作，所以我将他们放在了一起，下面就针对这三类Query语句做基本的分析。

一、ORDER BY的实现与优化

1、在MySQL中，ORDER BY的实现有如下两种类型：
◆ 一种是通过有序索引而直接取得有序的数据，这样不用进行任何排序操作即可得到满足客户端要求的有序数据返回给客户端；
◆ 另外一种则需要通过MySQL的排序算法将存储引擎中返回的数据进行排序然后再将排序后的数据返回给客户端。

2、第一种情况：
这种利用索引实现数据排序的方法是MySQL中实现结果集排序的最佳做法，可以完全避免因为排序计算所带来的资源消耗。所以，在我们优化Query语句中的ORDER BY的时候，尽可能利用已有的索引来避免实际的排序计算，可以很大幅度的提升ORDER BY操作的性能。

一、Join的实现原理

在MySQL中，只有一种Join算法，就是大名鼎鼎的Nested Loop Join，他没有其他很多数据库所提供的Hash Join，也没有Sort Merge Join。顾名思义，Nested Loop Join实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。如果还有第三个参与Join，则再通过前两个表的Join结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复。

MySQL 8.0支持Hash Join了。

二、Join语句的优化

1、尽可能减少Join语句中的Nested Loop的循环总次数
如何减少Nested Loop的循环总次数？最有效的办法只有一个，那就是让驱动表的结果集尽可能的小，这也正是优化基本原则之一“永远用小结果集驱动大的结果集”。

2、优先优化Nested Loop的内层循环
不仅仅是在数据库的Join中应该做的，实际上在我们优化程序语言的时候也有类似的优化原则。内层循环是循环中执行次数最多的，每次循环节约很小的资源，在整个循环中就能节约很大的资源。

一、索引的利处
很多朋友对数据库中的索引的认识可能主要还是只限于“能够提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本”。

确实，在数据库中个表的某个字段创建索引，所带来的最大益处就是将该字段作为检索条件的时候可以极大的提高检索效率，加快检索时间，降低检索过程中所需要读取的数据量。但是索引所给我们带来的收益只是提高表数据的检索效率吗？当然不是，索引还有一个非常重要的用途，那就是降低数据的排序成本。

我们知道，每个索引中索引数据都是按照索引键键值进行排序后存放的，所以，当我们的Query语句中包含排序分组操作的时候，如果我们的排序字段和索引键字段刚好一致，MySQL Query Optimizer就会告诉mysqld在取得数据之后不用排序了，因为根据索引取得的数据已经是满足客户的排序要求。

那如果是分组操作呢？分组操作没办法直接利用索引完成。但是分组操作是需要先进行排序然后才分组的，所以当我们的Query语句中包含分组操作，而且分组字段也刚好和索引键字段一致，那么mysqld同样可以利用到索引已经排好序的这个特性而省略掉分组中的排序操作。

在MySQL中，主要有四种类型的索引，分别为：B-Tree索引，Hash索引，Fulltext索引和R-Tree索引。

一、B-Tree索引

B-Tree索引是MySQL数据库中使用最为频繁的索引类型，除了Archive存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持B-Tree索引。不仅仅在MySQL中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为B-Tree索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。

一般来说，MySQL中的B-Tree索引的物理文件大多都是以Balance Tree的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于Tree的Leaf Node，而且到任何一个Leaf Node的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为B-Tree索引。当然，可能各种数据库（或MySQL的各种存储引擎）在存放自己的B-Tree索引的时候会对存储结构稍作改造。如Innodb存储引擎的B-Tree索引实际使用的存储结构实际上是B+Tree，也就是在B-Tree数据结构的基础上做了很小的改造，在每一个Leaf Node上面除了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该Leaf Node相邻的后一个Leaf Node的指针信息，这主要是为了加快检索多个相邻Leaf Node的效率考虑。