常见的回答

SQL层面的优化——创建索引，创建联合索引，减少回表。再有就是少使用函数查询。

回表指的是数据库根据索引（非主键）找到了指定的记录所在行后，还需要根据主键再次到数据块里获取数据。

如何回答效果更好

我们把SQL优化，分为四层：
1、业务上的优化
2、代码层的优化
3、sql层面的优化（包含索引优化）
4、硬件层优化

硬件层的优化，其实都是运维，所以硬件层的优化，是由团队其他成员完成的。

业务层的优化

表里面十多亿的数据，这里我们进行了分库分表和集群。索引什么的已经优化到最好。

vip 1级可以看多少数据，5级可以看全部的数据

查数据，其实肯定都是分页查，分页的下面是有一个count

我不用mysql了，我直接上es。这是一个办法。

我可以一页一页的来缓存。也是一个办法。

es。我们就一周的开发周期。这块已经是外包开发完了，但是做接口压测时候，接口不通，因为数据太多，服务器直接卡住了，一个sql可以查询几十秒。

es。我们为什么不上es，第一点就是时间短，第二点就是因为不是我们写的代码，业务不熟悉没法直接改外包的代码。第三点就是外包人员技术参差不齐。对es不太熟悉。

如果只能用mysql该如何优化

首先就是可以业务上的优化，可以说跟产品经理交流，比如默认级的用户上来访问，直接让他默认就带一些查询条件，这时候，他的查询就会筛选过滤。这样再查数据的话，就会比较的快。

其次，因为这里count我们就必须给他改了。count我们单独给他写出来。

如果这时，count依然是十几亿的数据，那只能从代码层面进行优化了。

代码层的优化

数据库上的设计层面。

我们当时是单独建立了一张表，然后这个表存储了数据表名称，主键，count数。

如果是加数据的话我们会异步的往这个表去+1数据。然后就是查询的时候，count值直接查询这个表里面count这个列就能把数据查询出来了。

count的问题就解决了。

SQL层面优化

最简单最直接的，其实就是创建联合索引。减少回表，也就是说所有数据直接在这一个索引树下就查询出来了。

连表查询，连表查的比较多了，比较慢了，这时候索引怎么建用处都不太明显了。这时可以代码层面做优化，写两个sql，查询出来数据，做拼装。

总结

我们面试的时候，sq优化问你了，你要如何去说：

1. 首先，一定要结合自身的项目来谈优化，根据你项目的数据量并发高的部分，来谈如何优化，而不是上来直接
   说优化的话就是创建联合索引，尽量别使用函数查询。

2. 其次就是，跟面试官谈具体的优化经过，比如慢查询警报，例如企业微信发警报日志或者发短信提醒。根据日志去查询慢查询的sql。

查询出来了，可以结合代码，根据实际情况去修改。

参考资料：（全网讲的最好）面试被问到mysql调优如何回答