where优化主要是在SELECT中,因为他们最主要是在那里使用,但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。
但请注意,下面的优化并不是完全的。MYSQL实施了许多优化,但我没时间全部测试.MySQL的一些优化列在下面:
删除不必要的括号:
((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d))))
-> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)
常数调入:
(a-> b>5 AND b=c AND a=5
删除常数条件:
(B>=5 AND B=5) OR (B=6 AND 5=5) OR (B=7 AND 5=6)
-> B=5 OR B=6
索引使用的常数表达式仅计算一次。
在一个单个表上的没有一个WHERE的COUNT(*)直接从表中检索信息。当仅使用一个表时,对任何NOT NULL表达式也这样做。
无效常数表达式的早期检测。MySQL快速检测某些SELECT语句是不可能的并且不返回行。
如果你不使用GROUP BY或分组函数(COUNT()、MIN()……),HAVING与WHERE合并。
为每个子联结(sub join),构造一个更简单的WHERE以得到一个更快的WHERE计算并且也尽快跳过记录。
所有常数的表在查询中的在其他任何表之前被读出。
一个常数的表是:
一个空表或一个有1行的表。
与在一个UNIQUE索引、或一个PRIMARY KEY的WHERE子句一起使用的表,这里所有的索引部分使用一个常数表达式并且索引部分被定义为NOT NULL。
所有下列的表用作常数表:
mysql> SELECT * FROM t WHERE primary_key=1;
mysql> SELECT * FROM t1,t2 WHERE t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id;
对联结表的最好联结组合是通过尝试所有可能性来找到:(。如果所有在ORDER BY和GROUP BY的列来自同一个表,那么当联结时,该表首先被选中。
如果你使用SQL_SMALL_RESULT,MySQL将使用一个在内存中的表。
如果有一个ORDER BY子句和一个不同的GROUP BY子句,或如果ORDER BY或GROUP BY包含不是来自联结队列中的第一个表的其他表的列,创建一个临时表。
因为DISTINCT被变换到在所有的列上的一个GROUP BY,DISTINCT与ORDER BY结合也将在许多情况下需要一张临时表。
每个表的索引被查询并且使用跨越少于30% 的行的索引。如果这样的索引没能找到,将使用一个快速的表扫描。
在一些情况下,MySQL能从索引中读出行,甚至不用查询数据文件。如果索引使用的所有列是数字的,那么只有索引树被用来解答查询。
在每个记录被输出前,那些不匹配HAVING子句的行将被跳过。
下面是一些快速的查询例子:
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name;
mysql> SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name;
mysql> SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name
WHERE key_part_1=constant;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,... LIMIT 10;
下列查询仅使用索引树就可解决(假设索引列是数字的):
mysql> SELECT key_part1,key_part2 FROM tbl_name WHERE key_part1=val;
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name
WHERE key_part1=val1 AND key_part2=val2;
mysql> SELECT key_part2 FROM tbl_name GROUP BY key_part1;
下列查询使用索引以排序顺序检索,不用一次另外的排序:
mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1,key_part2,...
mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,...

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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