这一节主要是对于一些特定类型的优化查询： （1）count查询优化； （2）关联查询 （3）子查询 （4）GROUP BY 和 DISTINCT优化 （5）LIMIT 分页优化
count查询优化
count()聚合函数的作用：
（1）统计某一个列值的数量，也可以统计行数。需要注意的是统计列值时要求列值是非空的(不统计null)
(2)统计结果集的行数。当列值不可能为空时统计的就是表的行数。但是为了确保一定要使用COUNT()获取结果集的行数。通配符会直接忽略所有列值直接计算行数，进行优化。
对于MyISAM存储引擎，当在单表中没有限定where查询条件时COUNT(*)是非常快的，因为MyISAM本身已经存了这个行数总值。当存在where限定条件，也是需要进行查询统计的。
下面给出一个简单优化的使用示例：
（1）优化一：
可知如果我们直接查 id>100 的记录，涉及到的有两千多万行记录扫描。但是由于COUNT()特性，我们可以用 count() - (id
（2）优化二：
此外除了还有一种优化方法就是利用覆盖索引了。
关联查询优化
（1）确保ON 或则USING 子句的列上有索引。创建索引时就要考虑关联的顺序，当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器关联顺序是B、A，就只需要在表A上建立索引。没用的索引会占用存储
（2）确保任何Group by 和 order by操作中表达式只涉及到一个表中的列。这样MySQL就可能使用索引优化
子查询
尽量少用子查询，因为子查询会产生临时表；除非像count(*)临时表很小的。
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GROUP BY 和 DISTINCT优化
GROUP BY 和 DISTINCT的优化最有效的就是使用索引。
当无法使用索引时，group by使用两种策略完成：临时表或则文件排序来做分组。
所有对于分组的列一定要建立索引。比如：
select product, count(*) from orders group by product;
这样的一个查询，对product要建立索引。
LIMIT分页优化
进行分页操作时，通常都会通过偏移量来查询某些数据。然后再加上解释的order by，性能一般都不错。
对于order by的列 一定要加上索引。
但是对于limit 10000， 10 这样检索目标10条记录必须先先查询前面的10000条记录。代价很高，这种时候优化最简单办法就是使用覆盖索引。
