在Linux上提升MySQL查询速度，可以从多个方面进行优化。以下是一些常见的优化方法：
1. 硬件优化
- 增加内存：MySQL主要依赖内存来缓存数据和索引，增加物理内存可以显著提升性能。
- 使用SSD：固态硬盘（SSD）比传统机械硬盘（HDD）速度快得多，可以显著减少I/O延迟。
- 升级CPU：更快的CPU可以处理更多的并发请求。
2. 配置优化
- 调整
my.cnf/my.ini文件：
innodb_buffer_pool_size：设置为物理内存的50%-75%。max_connections：根据服务器的处理能力设置合理的最大连接数。query_cache_size：如果查询缓存命中率不高，可以考虑关闭。tmp_table_size和max_heap_table_size：适当增大临时表的大小。innodb_log_file_size和innodb_log_files_in_group：适当增大日志文件大小。
3. 索引优化
- 创建合适的索引：确保查询中经常使用的列上有索引。
- 避免过度索引：过多的索引会增加写操作的开销，并占用额外的存储空间。
- 使用覆盖索引：尽量让查询只访问索引，而不需要回表查询数据。
4. 查询优化
- 分析查询计划：使用
EXPLAIN命令查看查询计划，找出性能瓶颈。
- 优化SQL语句：避免使用
SELECT *，尽量减少子查询和连接操作。
- 分页查询优化：对于大数据量的分页查询，可以使用
LIMIT和OFFSET的组合，或者使用游标。
5. 数据库结构优化
- 规范化数据库：减少数据冗余，提高数据一致性。
- 分表分库：对于大数据量的表，可以考虑水平拆分或垂直拆分。
6. 并发控制
- 使用连接池：合理配置连接池，减少连接建立和关闭的开销。
- 调整事务隔离级别：根据业务需求选择合适的事务隔离级别，避免不必要的锁竞争。
7. 监控和调优
- 使用监控工具：如
pt-query-digest、MySQL Workbench等，监控数据库性能和查询情况。
- 定期维护：定期进行数据库备份、优化表、重建索引等维护操作。
8. 使用缓存
- 应用层缓存：使用Redis、Memcached等缓存常用数据，减少数据库查询次数。
- 查询缓存：虽然MySQL的查询缓存功能在某些版本中已被弃用，但可以考虑使用第三方缓存解决方案。
9. 使用分区表
- 水平分区：将大表分成多个小表，提高查询效率。
- 垂直分区：将表的列拆分到不同的表中，减少单行数据的大小。
通过以上方法，可以显著提升MySQL在Linux上的查询速度。具体的优化策略需要根据实际应用场景和数据量进行调整。