关于mysql优化各种建议_mysql not in和不等于会走全表扫描码-优快云博客

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1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值，对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo

WHERE Customer IDNOT in(SELECT CustomerID FROM salesinfo)

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）..替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT * FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo)

如果使用连接（JOIN）来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT * FROM customerinfo

LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID

WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

连接（JOIN）..之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。

SELECT Name,Phone FROM client UNION

SELECT Name,BirthDate FROM author UNION

SELECT Name,Supplier FROM product

4、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDER BY这些命令的时候，性能提高更为明显。

那该对哪些字段建立索引呢？

一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况

5.优化的查询语句

第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。

下面查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books
WHERE name ＞= "MySQL" and name ＜"MySQM"

优化Mysql数据库的8个方法

本文通过8个方法优化Mysql数据库：创建索引、复合索引、索引不会包含有NULL值的列、使用短索引、排序的索引问题、like语句操作、不要在列上进行运算、不使用NOT IN和<>操作

1、创建索引
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。

2、复合索引
比如有一条语句是这样的：select * from users where area='beijing' and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。

3、索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

4、使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作

6、like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引

7、不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01';

8、不使用NOT IN和<>操作
NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。

细节

1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.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

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.

备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了，不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。

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

3.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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 Name = 'admin'

可以这样查询：

select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

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)

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num = @num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

.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

9.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
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2005-11-30’    --生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

10.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。

11.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。

12.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(…)

13.Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

14.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。

15.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。

16.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

18.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。

19.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，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。

20.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。

21.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

22. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。