mysql语句优化

1、若查询语句查询结果只有一条,则可以加上limit 1,则会加快查询速度。(在两万的数据量中,没有多大区别,在数据量较大的时候应该会影响速度)

2、保证连接的索引是相同类型的 

3、避免使用select *

4、避免扫描权标,在order by和where涉及的列上加上索引

5、避免对null值进行判断,进行数据默认值,尽量用not null填充数据库(如果是char(100),即使是null,也会占用空间,varchar不会)

6、尽量避免使用!=或者<>,会放弃索引进行全表扫描

7、避免使用in 和not in,用between 或者exits

8、在进行模糊查询是'%acc%'会进行全表扫描

9、对于多张大数据量(这里几百条就算大了)的表JOIN,要先分页再JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。

10、select count(*) from table;这样不带任何条件的count会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的。

11、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。

12、如果查询语句只返回一条语句,则在后面加上limit 1

新增sql优化:20160712

http://blog.sina.com.cn/s/blog_95ee143401013gzf.html

对于MySQL语句优化,以下是一些建议: 1. 确保正确的索引:创建适当的索引可以显著提高查询性能。根据查询的特点和表的结构,选择合适的索引列和索引类型。 2. 优化查询语句:使用正确的查询语句可以减少数据库的负担。避免使用SELECT *,只选择需要的列。合理使用JOIN,避免多次嵌套子查询。 3. 避免全表扫描:全表扫描会导致性能下降。通过合理使用索引、优化查询语句和分页等方式,尽量避免全表扫描。 4. 使用EXPLAIN分析查询计划:通过使用EXPLAIN命令分析查询计划,可以了解MySQL是如何执行查询的,从而找到潜在的性能问题。 5. 合理配置服务器参数:根据服务器的硬件资源和实际负载情况,合理配置MySQL的参数,如缓冲区大小、连接数等。 6. 避免过度使用触发器和存储过程:触发器和存储过程会增加数据库的负担,应谨慎使用,并定期检查其性能影响。 7. 定期优化表结构:根据实际需求和数据变化情况,定期检查和优化表结构,包括字段类型、表关系等。 8. 合理使用缓存:使用缓存可以减少数据库访问次数,提高性能。根据业务需求,合理选择缓存策略和工具。 9. 定期维护和优化数据库:定期进行数据库维护工作,如备份、索引重建、碎片整理等,保持数据库的健康状态。 请注意,以上建议仅供参考,具体优化策略需要根据实际情况进行分析和调整。
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