但是，如果我用别的userid查询，结果又会有所不同：
mysql> desc select * from imgs where userid=”admin” order by clicks desc limit 10;
+—-+————-+——-+——+—————+——–+———+——-+——+—————————–+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——+—————+——–+———+——-+——+—————————–+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid | userid | 51 | const | 2944 | Using where; Using filesort |
+—-+————-+——-+——+—————+——–+———+——-+——+—————————–+
1 row in set (0.00 sec)
这个结果和userid=”7mini”的结果基本相同，但是mysql用userid索引一次搜索后结果集的大小达到2944条，这2944条记录都会 加入内存进行filesort，效率比起7mini那次来说就差很多了。这时可以有两种办法可以解决，第一种办法是再加一个索引和判断条件，因为我只需要 根据点击量取最大的10条数据，所以有很多数据我根本不需要加进来排序，比如点击量小于10的，这些数据可能占了很大部分。
我对clicks加一个索引，然后加入一个where条件再查询：
create index clicks on imgs(clicks);
mysql> desc select * from imgs where userid=”admin” order by clicks desc limit 10;
+—-+————-+——-+——+—————+——–+———+——-+——+—————————–+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——+—————+——–+———+——-+——+—————————–+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,clicks | userid | 51 | const | 2944 | Using where; Using filesort |
+—-+————-+——-+——+—————+——–+———+——-+——+—————————–+
1 row in set (0.00 sec)
这时可以看到possible_keys变成了userid,clicks，possible_keys是可以匹配的所有索引，mysql会从 possible_keys中自己判断并取用其中一个索引来执行语句，值得注意的是，mysql取用的这个索引未必是最优化的。这次查询mysql还是使 用userid这个索引来查询的，并没有按照我的意愿，所以结果还是没有什么变化。改一下sql加上use index强制mysql使用clicks索引：
mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid=’admin’ and clicks>10 order by clicks desc limit 10
+—-+————-+——-+——-+—————+——–+———+——+——+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——-+—————+——–+———+——+——+————-+
| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 5455 | Using where |
+—-+————-+——-+——-+—————+——–+———+——+——+————-+
1 row in set (0.00 sec)
这时mysql用到了clicks索引进行查询，但是结果集比userid还要大！看来还要再进行限制：
mysql> desc select * from imgs use index (clicks) where userid=’admin’ and clicks>1000 order by clicks desc limit 10
+—-+————-+——-+——-+—————+——–+———+——+——+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——-+—————+——–+———+——+——+————-+
| 1 | SIMPLE | imgs | range | clicks | clicks | 4 | NULL | 312 | Using where |
+—-+————-+——-+——-+—————+——–+———+——+——+————-+
1 row in set (0.00 sec)
加到1000的时候结果集变成了312条，排序效率应该是可以接受。
不过，采用换索引这种优化方式需要取一个采样点，比如这个例子中的1000这个数字，这样，对userid的每个数值，都要去找一个采样点，这样对程序来 说是很难办的。如果按1000取样的话，那么userid=’7mini’这个例子中，取到的结果将不会是8条，而是2条，给用户造成了困惑。
当然还有另一种办法，加入双索引：
create index userid_clicks on imgs (userid, clicks)
mysql> desc select * from imgs where userid=”admin” order by clicks desc limit 10;
+—-+————-+——-+——+———————-+—————+———+——-+——+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——+———————-+—————+———+——-+——+————-+
| 1 | SIMPLE | imgs | ref | userid,userid_clicks | userid_clicks | 51 | const | 2944 | Using where |
+—-+————-+——-+——+———————-+—————+———+——-+——+————-+
1 row in set (0.00 sec)
这时可以看到，结果集还是2944条，但是Extra中的filesort不见了。这时mysql使用userid_clicks这个索引去查询，这不但 能快速查询到userid=”admin”的所有记录，并且结果是根据clicks排好序的！所以不用再把这个结果集读入内存一条一条排序了，效率上会高 很多。
但是用多字段索引这种方式有个问题，如果查询的sql种类很多的话，就得好好规划一下了，否则索引会建得非常多，不但会影响到数据insert和update的效率，而且数据表也容易损坏。
以上是对索引优化的办法，因为原因可能会比较复杂，所以写得比较的长，一般好好优化了索引之后，mysql的效率会提升n个档次，从而也不需要考虑增加机器来解决问题了。
但是，mysql甚至所有数据库，可能都不好解决limit的问题。在mysql中，limit 0,10只要索引合适，是没有问题的，但是limit 100000,10就会很慢了，因为mysql会扫描排好序的结果，然后找到100000这个点，取出10条返回。要找到100000这个点，就要扫描 100000条记录，这个循环是比较耗时的。不知道会不会有什么好的算法可以优化这个扫描引擎，我冥思苦想也想不出有什么好办法。对于limit，目前直 至比较久远的将来，我想只能通过业务、程序和数据表的规划来优化，我想到的这些优化办法也都还没有一个是万全之策，往后再讨论。
2、sql写法过于复杂
sql写法假如用到一些特殊的功能，比如groupby、或者多表联合查询的话，mysql用到什么方式来查询也可以用desc来分析，我这边用复杂sql的情况还不算多，所以不常分析，暂时就没有好的建议。
3、配置错误
配置里主要参数是key_buffer、sort_buffer_size/myisam_sort_buffer_size，这两个参数意思是：
key_buffer=128M：全部表的索引都会尽可能放在这块内存区域内，索引比较大的话就开稍大点都可以，我一般设为128M，有个好的建议是把很少用到并且比较大的表想办法移到别的地方去，这样可以显著减少mysql的内存占用。
sort_buffer_size=1M：单个线程使用的用于排序的内存，查询结果集都会放进这内存里，如果比较小，mysql会多放几次，所以稍微开大一点就可以了，重要是优化好索引和查询语句，让他们不要生成太大的结果集。
另外一些配置：
thread_concurrency=8：这个配置标配=cpu数量x2
interactive_timeout=30
wait_timeout=30：这两个配置使用10-30秒就可以了，这样会尽快地释放内存资源，注意：一直在使用的连接是不会断掉的，这个配置只是断掉了长时间不动的连接。
query_cache：这个功能不要使用，现在很多人看到cache这几个字母就像看到了宝贝，这是不唯物主义的。mysql的query_cache 在每次表数据有变化的时候都会重新清理连至该表的所有缓存，如果更新比较频繁，query_cache不但帮不上忙，而且还会对效率影响很大。这个参数只 适合只读型的数据库，如果非要用，也只能用query_cache_type=2自行用SQL_CACHE指定一些sql进行缓存。
max_connections：默认为100，一般情况下是足够用的，但是一般要开大一点，开到400-600就可以了，能超过600的话一般就有效率问题，得另找对策，光靠增加这个数字不是办法。
其它配置可以按默认就可以了，个人觉得问题还不是那么的大，提醒一下：1、配置虽然很重要，但是在绝大部分情况下都不是效率问题的罪魁祸首。2、mysql是一个数据库，对于数据库最重要考究的不应是效率，而是稳定性和数据准确性。
4、机器实在负荷不了
如果做了以上调整，服务器还是不能承受，那就只能通过架构级调整来优化了。
1、mysql同步。
通过mysql同步功能将数据同步到数台从数据库，由主数据库写入，从数据库提供读取。
我个人不是那么乐意使用mysql同步，因为这个办法会增加程序的复杂性，并常常会引起数据方面的错误。在高负荷的服务中，死机了还可以快速重启，但数据错误的话要恢复就比较麻烦。
2、加入缓存
加入缓存之后，就可以解决并发的问题，效果很明显。如果是实时系统，可以考虑用刷新缓存方式使缓存保持最新。
在前端加入squid的架构比较提倡使用，在命中率比较高的应用中，基本上可以解决问题。
如果是在程序逻辑层里面进行缓存，会增加很多复杂性，问题会比较多而且难解决，不建议在这一层面进行调整。
3、程序架构调整，支持同时连接多个数据库
如果web加入缓存后问题还是比较严重，只能通过程序架构调整，把应用拆散，用多台的机器同时提供服务。
如果拆散的话，对业务是有少许影响，如果业务当中有部分功能必须使用所有的数据，可以用一个完整库+n个分散库这样的架构，每次修改都在完整库和分散库各操作一次，或定期整理完整库。
当然，还有一种最笨的，把数据库整个完完整整的做拷贝，然后程序每次都把完整的sql在这些库执行一遍，访问时轮询访问，我认为这样要比mysql同步的方式安全。
4、使用 mysql proxy 代理
mysql proxy 可以通过代理把数据库中的各个表分散到数台服务器，但是它的问题是没有能解决热门表的问题，如果热门内容散在多个表中，用这个办法是比较轻松就能解决问题。
我没有用过这个软件也没有认真查过，不过我对它的功能有一点点怀疑，就是它怎么实现多个表之间的联合查询？如果能实现，那么效率如何呢？
5、使用memcachedb
数据库换用支持mysql的memcachedb，是可以一试的想法，从memcachedb的实现方式和层面来看对数据没有什么影响，不会对用户有什么困扰。
为我现在因为数据库方面问题不多，没有试验过这个玩意。不过，只要它支持mysql的大部分主要的语法，而且本身稳定，可用性是无需置疑的。
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