MySQL 中的查詢最佳化對於提高資料庫效能至關重要，尤其是在處理大型資料集時

1. 使用正確的索引

• 索引透過減少掃描的資料量來加速資料檢索

SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

• 如果多次查詢表的某一列，則為該列建立索引

• 如果您或您的應用程式需要根據條件從多個欄位取得數據，則建立複合索引

2.避免選擇*

• 只選擇那些需要的列，如果您選擇所有不需要的列，這只會消耗更多的伺服器記憶體並導致伺服器在高負載或頻率時間下變慢

例如，您的表包含諸如created_at和updated_At以及時間戳之類的列，然後避免選擇*，因為它們在正常情況下不需要

低效率查詢

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

最佳化查詢

SELECT order_id, customer_id FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

1. 最佳化連線

• 確保 JOIN 條件中使用的欄位上存在索引。

如果您使用主鍵連接表，則無需創建，因為主鍵已經是索引

SELECT orders.order_id, customers.name FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE customers.country = 'USA';

在上面的查詢中，orders.customer_id 需要被索引，並且它與另一個表的關係

customers.id是customers表的主鍵，所以不需要建立索引

customers.country 需要被索引，因為它是一個條件

5.避免子查詢；使用連接代替

6.使用查詢快取

• 如果您的查詢結果不常更改，請使用 MySQL 的查詢快取。

例如用戶和訂單清單以及其他不經常更改的內容

7. 對大表進行分區

CREATE TABLE orders (
    order_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    ...
    PRIMARY KEY (order_id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

以上是MySQL 中的查詢最佳化對於提高資料庫效能至關重要，尤其是在處理大型資料集時的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！