mysql语句优化的几种方法,mysql优化的几种方法

mysql语句优化的几种方法,mysql优化的几种方法详细介绍

本文目录一览： mysql优化的几种方法

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。
概念二，关于HINT的使用。
这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。
HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。
比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？
来看下具体演示
譬如，以下两条SQL，
A：
select * from t1 where f1 = 20;B：
select * from t1 where f1 = 30;如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。
这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。
那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。
示例表结构：
mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)表记录数：
mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)这里我们两条经典的SQL：
SQL C：
select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;SQL D：
select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。
那我们来看SQL C的查询计划。
显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。
mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_produced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。
这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。
mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_produced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)我们再看下SQL D的计划：
不加HINT，
mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_produced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)加了HINT，
mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。
总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。
1、选取最适用的字段属性
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL 从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：
DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：
SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：
SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.
CustomerID
WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client
UNION
SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、事务
尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item='book';
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：
SELECT * FROM books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

mysql调优的几种方式

　　MySQL调优是许多网站和公司的重要任务之一。MySQL是一个非常流行的关系型数据库管理系统，因此对其进行优化可以提高网站的性能和响应时间。下面介绍一些MySQL调优的常用方法：
　　1. 使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。
　　2. 优化查询：查询是数据库中最常用的操作之一，因此需要对查询进行优化，以提高查询速度。可以通过避免使用通配符、优化查询语句和减少JOIN操作等方式来优化查询。
　　3. 调整缓存：MySQL有多个缓存机制，包括查询缓存、表缓存和连接池等。调整这些缓存可以提高MySQL的性能。例如，增加查询缓存的大小可以提高查询速度。
　　4. 调整服务器参数：可以通过调整MySQL服务器参数来优化性能。例如，可以增加缓冲区大小、调整线程池大小、调整日志输出等。
　　5. 升级硬件：如果MySQL在大量并发请求下表现不佳，可以考虑升级硬件。例如，可以增加内存、增加CPU核心数、使用SSD等。
　　以上是MySQL调优的一些常用方法，但需要注意的是，调优并非一劳永逸的事情。随着网站的发展和数据量的增加，需要不断地对MySQL进行调优和优化，以保证网站的高性能和稳定性。

怎么进行mysql数据库优化？

所谓的优化，就是优化数据库结构。让数据流通畅快，结构组织架构清晰明朗，方便读取数据和储存，出错时能够及时找到原因等等
另外也要考虑数据库的安全性能，以及实时清理不需要的数据，节约空间资源，加快访问速度。
整理优化访问数据帐号，管理数据库的安全性和访问性。
做到数据结构调理清晰，及时判断故障和数据策略等等。
主要从以下角度思考优化方向：1，Mysql配置优化主要对查询缓存，mysql数据库连接时长，开启慢查询日志(开启后还要分析sql)等方面进行优化2. Myslq语句优化3. Mysql索引优化主要是需要注意索引数量和索引失效情况，重复索引4. Mysql引擎优化innodb引擎注重于事务，能保证数据一致性myisam引擎可以进行全文检索，但不是事务安全当初在黑马程序员学过，还用实例进行优化学习。
有八个方面可以对mysql进行优化：
1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
2. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。
4、事务
尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。

介绍几种mysql常用的优化方法

1.选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。2.应该尽量把字段设置为NOTNULL。3.使用连接（JOIN）来代替子查询4.事务处理5、锁定表6、使用外键7、使用索引该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。8、优化的查询语句

MySQL语句优化技巧？

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘?c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、
如果在 where
子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然
而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或
update
时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有
必要。
16.
应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered
索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新
clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。
23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27、
与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用
FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游
标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

几种MySQL数据库的优化方案

最近在找工作，面试时很多企业会问到关于数据库优化的问题，今天在这里总结一下数据库优化问题，以MySQL数据库为例进行讲解。 为什么要优化： 随着实际项目的启动，数据库经过一段时间的运行，最初的数据库设置，会与实际数据库运行性能会有一些差异，这时我们 就需要做一个优化调整。 数据库优化这个课题较大，可分为四大类： 》主机性能 》内存使用性能 》网络传输性能 》SQL语句执行性能【软件工程师】 下面列出一些数据库SQL优化方案：（01）选择最有效率的表名顺序（笔试常考） 数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名， FROM子句中写在最后的表将被最先处理， 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后， 如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。 例如：查询员工的编号，姓名，工资，工资等级，部门名 select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname from salgrade,dept,emp where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal) 1)如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表，写在最后，然后依次类推 2)如果三个表是有关系的话，将引用最多的表，放在最后，然后依次类推（02）WHERE子句中的连接顺序（笔试常考） 数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。 例如：查询员工的编号，姓名，工资，部门名 select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname from emp,dept where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)（03）SELECT子句中避免使用*号 数据库在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名，这个工作是通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更多的时间 select empno,ename from emp;（04）删除表中的所有记录，用TRUNCATE替代DELETE（05）尽量多使用COMMIT 因为COMMIT会释放回滚点（06）用WHERE子句替换HAVING子句 WHERE先执行，HAVING后执行（07）多使用内部函数提高SQL效率（08）使用表的别名 salgrade s（09）使用列的别名 ename e

Mysql数据库优化的几个办法_MySQL

1、数据库设计方面,这是 DBA 和 Architect 的责任,设计结构良好的数据库,必要的时候,去正规化(英文是这个: denormalize),允许部分数据冗余,避免 JOIN 操作,以提高查询效率；2、系统架构设计方面,表散列,把海量数据散列到几个不同的表里面.快慢表,快表只留最新数据,慢表是历史存档.集群,主服务器 Read & write,从服务器 read only, 或者 N 台服务器,各机器互为Master( Mysql 貌似对此支持不是很好)； 3、1 和 3 超越 PHP Programmer 的要求了,会更好,不会没关系.检查有没有少加索引(必要时候考虑使用联合索引)；4、写高效的 SQL 语句,看看有没有写低效的SQL语句,比如生成笛卡尔积的全连接啊,大量的 Group By 和 order by,没有 limit 等等.必要的时候,把数据库逻辑封装到DBMS端的存储过程里面.缓存查询结果, explain 每一个 SQL 语句；5、所得皆必须,只从数据库取必需的数据,比如查询某篇文章的评论数, select count(*) ... where article_id = ? 就可以了,不要先 select * ... where article_id = ?然后 msql_num_rows. 只传送必须的 SQL 语句,比如修改文章的时候,如果用户只修改了标题,那就 update ... set title = ? where article_id = ?不要 set content = ?(大文本)； 6、必要的时候用不同的存储引擎.比如 InnoDB 可以减少死锁. HEAP 可以提高一个数量级的查询速度；

mysql的sql语句优化5种方式

只有5种吗？我知道十种以上的说。
索引（没我得全表查询了）
改变数据储引擎（MyISAM没事务再也不用担心锁表了）
增加冗余数来减少连表查询数（消耗硬盘空间减少CPU使用）
调整查询顺序减少查询量优先（数量少了连表的笛卡儿积也少了）
全文索引（文字长度有限制，而且IO使用量会大增，但是妥妥的快）
查询尽量不要用函数（函数可是不走索引的哦亲）
查询变量类型要提前对好减少系统负担（我提前改变了系统你就不用检测了）
升级服务器硬件（没什么是氪金解决不了的）
配置好临时表空间，合理理由临时表减少主表查询抢资源（唯我独查）
合理理由函数减少系统的判断（明明都能确认内容不同你用UNION 系统还是傻傻的查一遍是否重复 UNION ALL则跳过这个步骤同理 inner join 和 left join 也一样 ）
强制走索引（复合索引的情况有时候手动走比系统判断要好哦）
脏读、幻读等（你堵车我绕路）
数据归档，迁移（没用的数据要进仓哦，别占着主表的资源）
表的碎片整理（迁移后碎片整理更健康哦亲）
索引重构（数据都走了索引也应该重构一下才能保证速度哦）
善用存储过程（串N个表（N大于10）的查询千万别一个SQL到底，分布式查询在吧结果集合并吧骚年）
预处理数据（mysql也有job哦，对于经常要子查询的数据可以先弄个明细表根据主表在后台进行补完，查询的时候就更方便了）
懒得说了。。。。。。。。。。。。。。。。。。

mysql数据库优化的几种方法

其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。SELECT * FROM books WHERE name like"MySQL%"但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT * FROM books WHERE name＞="MySQL"and name＜"MySQM"最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。mysql数据库优化的几种方法标签：rod订单特殊code完成字符型数值子查询应用