【刷題】麪筋-數據庫-mysql的優化

MySQL優化

1. 避免使用 select *

• 你須要什麼信息,就查詢什麼信息,查詢的多了,查詢的速度確定就會慢

2. 當你只須要查詢出一條數據的時候,要使用 limit 1

• 好比你要查詢數據中是否有男生,只要查詢一條含有男生的記錄就好了,後面不須要再查了,使用Limit 1 能夠在找到一條數據後中止搜索

3. 創建高性能的索引

• 索引不是隨便加的也不是索引越多越好,更不是全部索引對查詢都有效

4. 建數據庫表時,給字段設置固定合適的大小.

• 字段不能設置的太大,設置太大就形成浪費,會使查詢速度變慢

5. 要儘可能使用not null

6. EXPLAIN 你的 SELECT 查詢

• 使用EXPLAIN,能夠幫助你更瞭解MySQL是如何處理你的sql語句的, 你能夠查看到sql的執行計劃,這樣你就能更好的去了解你的sql語句的不足,而後優化語句.

7. 在Join表的時候,被用來Join的字段，應該是相同的類型的,且字段應該是被建過索引的,這樣，MySQL內部會啓動爲你優化Join的SQL語句的機制。

8. 若是你有一個字段，好比「性別」，「國家」，「民族」, 「省份」，「狀態」或「部門」，這些字段的取值是有限並且固定的，那麼，應該使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

• 由於在MySQL中，ENUM類型被看成數值型數據來處理，而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，咱們又能夠提升數據庫的性能。

9. 垂直分割

- 將經常使用和有關係的字段放在相同的表中，把一張表的數據分紅幾張表

• 這樣能夠下降表的複雜度和字段的數目，從而達到優化的目的

10. 優化where查詢

• ①. 避免在where子句中對字段進行表達式操做

好比： select 列 from 表 where age*2=36;   建議改爲  select 列 from 表 where age=36/2;

• ②. 應儘可能避免在 where 子句中使用 !=或<> 操做符，不然將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

• ③. 應儘可能避免在 where 子句中對字段進行 null 值 判斷

• ④. 應儘可能避免在 where 子句中使用 or 來鏈接條件

11. 不建議使用%前綴模糊查詢,這種查詢會致使索引失效而進行全表掃描

• 例如LIKE 「%name」或者LIKE 「%name%這兩種都是不建議的.可是可使用LIKE 「name%」。
• 對於LIKE 「%name%,可使用全文索引的形式

12.  要慎用in和 not in

• 例如：select id from t where num in(1,2,3)   建議改爲 select id from t where num between 1 and 3
• 對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了

13. 理解in和exists， not in和not exists的區別

• 不少時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：如查詢語句使用了not in那麼內外表都進行全表掃描，沒用到索引，而not exists子查詢依然能用到表上索引，因此不管哪一個表大，用not exists都比not in要快。
  - select num from a where num in(select num from b)

• 建議改爲: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

• 區分in和exists主要是形成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），若是是exists，那麼之外層表爲驅動表，先被訪問，若是是IN，那麼先執行子查詢。因此IN適合於外表大而內表小的狀況；EXISTS適合於外表小而內表大的狀況。

• 關於not in和not exists，推薦使用not exists，不只僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題

14. 理解select Count (*)和Select Count(1)以及Select Count(column)區別

• 通常狀況下，Select Count (*)和Select Count(1)兩着返回結果是同樣的

• 假如表沒有主鍵(Primary key), 那麼count(1)比count(*)快，

• 若是有主鍵的話，那主鍵做爲count的條件時候count(主鍵)最快

• 若是你的表只有一個字段的話那count(*)就是最快的

• count(*) 跟 count(1) 的結果同樣，都包括對NULL的統計，而count(column) 是不包括NULL的統計

參考連接

• 簡書：MySQL優化
• 簡書：很全面的數據庫優化
• 實踐中如何優化MySQL（精）

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