Query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面：

1. 优化更需要优化的 Query； 2. 定位优化对象的性能瓶颈； 3. 明确的优化目标； 4. 从 Explain 入手； 5. 多使用 profile 6. 永远用小结果集驱动大的结果集； 7. 尽可能在索引中完成排序； 8. 只取出自己需要的 Columns； 9. 仅仅使用最有效的过滤条件； 10. 尽可能避免复杂的 Join 和子查询；    

    我们从对整个系统的影响来分析。一个频繁执行的高并发 Query 的危险性比一个低并发的Query 要大很多。当一个低并发的 Query 走错执行计划，所带来的影响主要只是该 Query 的请求者的体验会变差，对整体系统的影响并不会特别的突出，之少还属于可控范围。但是，如果我们一个高并发的 Query 走错了执行计划，那所带来的后可很可能就是灾难性的，很多时候可能连自救的机会都不给你就会让整个系统 Crash 掉。

将复杂 Join 语句分拆成多个简单的 Query 语句之后，那不是我们的网络交互就会更多了吗？网络延时方面的总体消耗也就更大了啊，完成整个查询的时间不是反而更长了吗？是的，这种情况是可能存在，但也并不是肯定就会如此。我们可以再分析一下，一个复杂的 Join Query语句在执行的时候，所需要锁定的资源比较多，可能被别人阻塞的概率也就更大，如果是一个简单的Query，由于需要锁定的资源较少，被阻塞的概率也会小很多。所以 较为复杂的 Join Query 也有可能在执行之前被阻塞而浪费更多的时间。而且，我们的数据库所服务的并不是单单这一个 Query 请求，还有很多很多其他的请求，在高并发的系统中，牺牲单个 Query 的短暂响应时间而提高整体处理能力也是非常值得的。优化本身就是一门平衡与取舍的艺术，只有懂得取舍，平衡整体，才能让系统更优