1、避免全表扫描
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。
2、避免判断null 值
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
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3、避免不等值判断
应尽量避免在where 子句中使用!=或a8093152e673feb7aba1828c43532094操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4、避免使用or 逻辑
应尽量避免在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、慎用in 和not in 逻辑
in 和not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
select id from t1 where num in(select id from t2 where id > 10)
此时外层查询会全表扫描,不使用索引。可以修改为:
select id from t1,(select id from t1 where id > 10)t2 where t1.id = t2.id
此时索引被使用,可以明显提升查询效率。
6、注意模糊查询
下面的查询也将导致全表扫描:
select id from t where name like '%abc%'
模糊查询如果是必要条件时,可以使用select id from t where name like 'abc%'来实现模糊查询,此时索引将被使用。如果头匹配是必要逻辑,建议使用全文搜索引擎(Elastic search、Lucene、Solr 等)。
7、避免查询条件中字段计算
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
8、避免查询条件中对字段进行函数操作
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
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
9、WHERE 子句“=”左边注意点
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。
10、组合索引使用
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。
11、不要定义无异议的查询
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(...)
12、exists
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)
13、索引也可能失效
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。
14、表格字段类型选择
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。尽可能的使用varchar 代替char ,因为首先可变长度字段存储空间小,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。
15、查询语法中的字段
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。
16、索引无关优化
不使用*、尽量不使用union,union all 等关键字、尽量不使用or 关键字、尽量使用等值判断。表连接建议不超过5 个。如果超过5 个,则考虑表格的设计。(互联网应用中)表连接方式使用外联优于内联。外连接有基础数据存在。
如:A left join B,基础数据是A。A inner join B,没有基础数据的,先使用笛卡尔积完成全连接,在根据连接条件得到内连接结果集。
大数据量级的表格做分页查询时,如果页码数量过大,则使用子查询配合完成分页逻辑。
Select * from table limit 1000000, 10 Select * from table where id in (select pk from table limit100000, 10)
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MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。


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