Mysql統(tǒng)計(jì)怎么優(yōu)化的簡單介紹

mysql怎么優(yōu)化，都要怎么做

mysql優(yōu)化是一個(gè)大方向，大的是要分布式、讀寫分離，小的是對sql語句進(jìn)行優(yōu)化。不過大多問的也是對sql語句優(yōu)化，網(wǎng)上很多資料，我就大體說說。

創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)為企業(yè)提供鐵門關(guān)網(wǎng)站建設(shè)、鐵門關(guān)做網(wǎng)站、鐵門關(guān)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、鐵門關(guān)網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)與制作、鐵門關(guān)企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十載鐵門關(guān)做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

1、explain+索引。

在你要查詢的語句前加explain，看下有沒有用到索引，如果出現(xiàn)type為all的，則說明有必要添加下索引。（附多表查詢速度比較：表關(guān)聯(lián)existsin）慢查詢優(yōu)化是一大塊。

2、預(yù)統(tǒng)計(jì)。

很經(jīng)常需要對歷史的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾統(tǒng)計(jì)。比如移動(dòng)需要統(tǒng)計(jì)上個(gè)月電話小時(shí)數(shù)超過N小時(shí)的人，那么如果直接取原始數(shù)據(jù)，那將很慢，此時(shí)如果每天晚上凌晨都對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)人每天電話時(shí)數(shù)，那再來過濾就很快。

3、分表分區(qū)。

分表分區(qū)也是為了提高搜索速度。例如，公交車的gps行駛記錄，gps每隔15s報(bào)一次，一輛車一天運(yùn)行12小時(shí)，一天就要插入4*60*12條記錄，N輛車就要再乘，其數(shù)量極大，所以經(jīng)常按月分表，分表里再按上報(bào)時(shí)間做日分區(qū)，這樣就達(dá)到很大的優(yōu)化，想查詢某段時(shí)間，mysql很快就可以定位到。

4、表結(jié)構(gòu)。

表結(jié)構(gòu)很重要，經(jīng)常需要多表關(guān)聯(lián)查詢一些字段，有時(shí)可以冗余下放到同一張表。

mysql優(yōu)化很有意思，多去查閱些資料，多去嘗試，對你有好處的。

Mysql某個(gè)表有近千萬數(shù)據(jù)，CRUD比較慢，如何優(yōu)化？

數(shù)據(jù)千萬級別之多，占用的存儲(chǔ)空間也比較大，可想而知它不會(huì)存儲(chǔ)在一塊連續(xù)的物理空間上，而是鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)在多個(gè)碎片的物理空間上?？赡軐τ陂L字符串的比較，就用更多的時(shí)間查找與比較，這就導(dǎo)致用更多的時(shí)間。

可以做表拆分，減少單表字段數(shù)量，優(yōu)化表結(jié)構(gòu)。

在保證主鍵有效的情況下，檢查主鍵索引的字段順序，使得查詢語句中條件的字段順序和主鍵索引的字段順序保持一致。

主要兩種拆分 垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段進(jìn)行的。一般是表中的字段較多，將不常用的， 數(shù)據(jù)較大，長度較長（比如text類型字段）的拆分到“擴(kuò)展表“。 一般是針對 那種 幾百列的大表，也避免查詢時(shí)，數(shù)據(jù)量太大造成的“跨頁”問題。

垂直分庫針對的是一個(gè)系統(tǒng)中的不同業(yè)務(wù)進(jìn)行拆分，比如用戶User一個(gè)庫，商品Product一個(gè)庫，訂單Order一個(gè)庫。 切分后，要放在多個(gè)服務(wù)器上，而不是一個(gè)服務(wù)器上。為什么？ 我們想象一下，一個(gè)購物網(wǎng)站對外提供服務(wù)，會(huì)有用戶，商品，訂單等的CRUD。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會(huì)讓數(shù)據(jù)庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫后，如果還是放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上， 隨著用戶量增大，這會(huì)讓單個(gè)數(shù)據(jù)庫的處理能力成為瓶頸，還有單個(gè)服務(wù)器的磁盤空間，內(nèi)存，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個(gè)服務(wù)器上，這樣上面的問題都解決了，以后也不會(huì)面對單機(jī)資源問題。

數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)層面的拆分，和服務(wù)的“治理”，“降級”機(jī)制類似，也能對不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分別的進(jìn)行管理，維護(hù)，監(jiān)控，擴(kuò)展等。 數(shù)據(jù)庫往往最容易成為應(yīng)用系統(tǒng)的瓶頸，而數(shù)據(jù)庫本身屬于“有狀態(tài)”的，相對于Web和應(yīng)用服務(wù)器來講，是比較難實(shí)現(xiàn)“橫向擴(kuò)展”的。 數(shù)據(jù)庫的連接資源比較寶貴且單機(jī)處理能力也有限，在高并發(fā)場景下，垂直分庫一定程度上能夠突破IO、連接數(shù)及單機(jī)硬件資源的瓶頸。

水平分表

針對數(shù)據(jù)量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規(guī)則（RANGE,HASH取模等），切分到多張表里面去。 但是這些表還是在同一個(gè)庫中，所以庫級別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸。不建議采用。

水平分庫分表

將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個(gè)服務(wù)器上去，每個(gè)服務(wù)器具有相應(yīng)的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)集合不同。 水平分庫分表能夠有效的緩解單機(jī)和單庫的性能瓶頸和壓力，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。

水平分庫分表切分規(guī)則

1. RANGE

從0到10000一個(gè)表，10001到20000一個(gè)表；

2. HASH取模

一個(gè)商場系統(tǒng)，一般都是將用戶，訂單作為主表，然后將和它們相關(guān)的作為附表，這樣不會(huì)造成跨庫事務(wù)之類的問題。 取用戶id，然后hash取模，分配到不同的數(shù)據(jù)庫上。

3. 地理區(qū)域

比如按照華東，華南，華北這樣來區(qū)分業(yè)務(wù)，七牛云應(yīng)該就是如此。

4. 時(shí)間

按照時(shí)間切分，就是將6個(gè)月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因?yàn)殡S著時(shí)間流逝，這些表的數(shù)據(jù) 被查詢的概率變小，所以沒必要和“熱數(shù)據(jù)”放在一起，這個(gè)也是“冷熱數(shù)據(jù)分離”。

分庫分表后面臨的問題

事務(wù)支持

分庫分表后，就成了分布式事務(wù)了。如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價(jià)； 如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會(huì)造成編程方面的負(fù)擔(dān)。

跨庫join

只要是進(jìn)行切分，跨節(jié)點(diǎn)Join的問題是不可避免的。但是良好的設(shè)計(jì)和切分卻可以減少此類情況的發(fā)生。解決這一問題的普遍做法是分兩次查詢實(shí)現(xiàn)。在第一次查詢的結(jié)果集中找出關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的id,根據(jù)這些id發(fā)起第二次請求得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

跨節(jié)點(diǎn)的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題

這些是一類問題，因?yàn)樗鼈兌夹枰谌繑?shù)據(jù)集合進(jìn)行計(jì)算。多數(shù)的代理都不會(huì)自動(dòng)處理合并工作。解決方案：與解決跨節(jié)點(diǎn)join問題的類似，分別在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上得到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進(jìn)行合并。和join不同的是每個(gè)結(jié)點(diǎn)的查詢可以并行執(zhí)行，因此很多時(shí)候它的速度要比單一大表快很多。但如果結(jié)果集很大，對應(yīng)用程序內(nèi)存的消耗是一個(gè)問題。

數(shù)據(jù)遷移，容量規(guī)劃，擴(kuò)容等問題

來自淘寶綜合業(yè)務(wù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)，它利用對2的倍數(shù)取余具有向前兼容的特性（如對4取余得1的數(shù)對2取余也是1）來分配數(shù)據(jù)，避免了行級別的數(shù)據(jù)遷移，但是依然需要進(jìn)行表級別的遷移，同時(shí)對擴(kuò)容規(guī)模和分表數(shù)量都有限制?？偟脕碚f，這些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺點(diǎn)，這也從一個(gè)側(cè)面反映出了Sharding擴(kuò)容的難度。

ID問題

一旦數(shù)據(jù)庫被切分到多個(gè)物理結(jié)點(diǎn)上，我們將不能再依賴數(shù)據(jù)庫自身的主鍵生成機(jī)制。一方面，某個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)庫自生成的ID無法保證在全局上是唯一的；另一方面，應(yīng)用程序在插入數(shù)據(jù)之前需要先獲得ID,以便進(jìn)行SQL路由.

一些常見的主鍵生成策略

UUID

使用UUID作主鍵是最簡單的方案，但是缺點(diǎn)也是非常明顯的。由于UUID非常的長，除占用大量存儲(chǔ)空間外，最主要的問題是在索引上，在建立索引和基于索引進(jìn)行查詢時(shí)都存在性能問題。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系統(tǒng)中，需要生成全局UID的場合還是比較多的，twitter的snowflake解決了這種需求，實(shí)現(xiàn)也還是很簡單的，除去配置信息，核心代碼就是毫秒級時(shí)間41位 機(jī)器ID 10位 毫秒內(nèi)序列12位。

跨分片的排序分頁

一般來講，分頁時(shí)需要按照指定字段進(jìn)行排序。當(dāng)排序字段就是分片字段的時(shí)候，我們通過分片規(guī)則可以比較容易定位到指定的分片，而當(dāng)排序字段非分片字段的時(shí)候，情況就會(huì)變得比較復(fù)雜了。為了最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，我們需要在不同的分片節(jié)點(diǎn)中將數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并返回，并將不同分片返回的結(jié)果集進(jìn)行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

mysql的子查詢中有統(tǒng)計(jì)語句 我該如何優(yōu)化

子查詢優(yōu)化策略

對于不同類型的子查詢，優(yōu)化器會(huì)選擇不同的策略。

1. 對于 IN、=ANY 子查詢，優(yōu)化器有如下策略選擇：

semijoin

Materialization

exists

2. 對于 NOT IN、ALL 子查詢，優(yōu)化器有如下策略選擇：

Materialization

exists

3. 對于 derived 派生表，優(yōu)化器有如下策略選擇：

derived_merge，將派生表合并到外部查詢中（5.7 引入 ）；

將派生表物化為內(nèi)部臨時(shí)表，再用于外部查詢。

注意：update 和 delete 語句中子查詢不能使用 semijoin、materialization 優(yōu)化策略

mysql優(yōu)化的幾種方法

1、選取最適用的字段屬性

MySQL 可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會(huì)越快。因此，在創(chuàng)建表的時(shí)候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。例如，在定義郵政編碼這個(gè)字段時(shí)，如果將其設(shè)置為CHAR(255),顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因?yàn)镃HAR(6)就可以很好的完成任務(wù)了。同樣的，如果可以的話，我們應(yīng)該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。

另外一個(gè)提高效率的方法是在可能的情況下，應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOT NULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。

對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因?yàn)樵贛ySQL中，ENUM類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理，而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。

2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

MySQL 從4.1開始支持SQL的子查詢。這個(gè)技術(shù)可以使用SELECT語句來創(chuàng)建一個(gè)單列的查詢結(jié)果，然后把這個(gè)結(jié)果作為過濾條件用在另一個(gè)查詢中。例如，我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發(fā)出訂單的客戶ID取出來，然后將結(jié)果傳遞給主查詢，如下所示：

DELETE FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個(gè)步驟才能完成的SQL操作，同時(shí)也可以避免事務(wù)或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連接（JOIN）.. 替代。例如，假設(shè)我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來，可以用下面這個(gè)查詢完成：

SELECT * FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用連接（JOIN）.. 來完成這個(gè)查詢工作，速度將會(huì)快很多。尤其是當(dāng)salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會(huì)更好，查詢?nèi)缦拢?/p>

SELECT * FROM customerinfo

LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.

CustomerID

WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

連接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因?yàn)?MySQL不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時(shí)表來完成這個(gè)邏輯上的需要兩個(gè)步驟的查詢工作。

3、使用聯(lián)合(UNION)來代替手動(dòng)創(chuàng)建的臨時(shí)表

MySQL 從 4.0 的版本開始支持 UNION 查詢，它可以把需要使用臨時(shí)表的兩條或更多的 SELECT 查詢合并的一個(gè)查詢中。在客戶端的查詢會(huì)話結(jié)束的時(shí)候，臨時(shí)表會(huì)被自動(dòng)刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫整齊、高效。使用 UNION 來創(chuàng)建查詢的時(shí)候，我們只需要用 UNION作為關(guān)鍵字把多個(gè) SELECT 語句連接起來就可以了，要注意的是所有 SELECT 語句中的字段數(shù)目要想同。下面的例子就演示了一個(gè)使用 UNION的查詢。

SELECT Name, Phone FROM client

UNION

SELECT Name, BirthDate FROM author

UNION

SELECT Name, Supplier FROM product

4、事務(wù)

盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯(lián)合（UNION）來創(chuàng)建各種各樣的查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫操作都可以只用一條或少數(shù)幾條SQL語句就可以完成的。更多的時(shí)候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當(dāng)這個(gè)語句塊中的某一條語句運(yùn)行出錯(cuò)的時(shí)候，整個(gè)語句塊的操作就會(huì)變得不確定起來。設(shè)想一下，要把某個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)插入兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表中，可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：第一個(gè)表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個(gè)表中的操作沒有完成，這樣，就會(huì)造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至?xí)茐臄?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。要避免這種情況，就應(yīng)該使用事務(wù)，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗。換句話說，就是可以保持?jǐn)?shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一致性和完整性。事物以BEGIN 關(guān)鍵字開始，COMMIT關(guān)鍵字結(jié)束。在這之間的一條SQL操作失敗，那么，ROLLBACK命令就可以把數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到BEGIN開始之前的狀態(tài)。

BEGIN;

INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHERE item='book';

COMMIT;

事務(wù)的另一個(gè)重要作用是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)使用相同的數(shù)據(jù)源時(shí)，它可以利用鎖定數(shù)據(jù)庫的方法來為用戶提供一種安全的訪問方式，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾。

5、鎖定表

盡管事務(wù)是維護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的一個(gè)非常好的方法，但卻因?yàn)樗莫?dú)占性，有時(shí)會(huì)影響數(shù)據(jù)庫的性能，尤其是在很大的應(yīng)用系統(tǒng)中。由于在事務(wù)執(zhí)行的過程中，數(shù)據(jù)庫將會(huì)被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時(shí)等待直到該事務(wù)結(jié)束。如果一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只有少數(shù)幾個(gè)用戶

來使用，事務(wù)造成的影響不會(huì)成為一個(gè)太大的問題；但假設(shè)有成千上萬的用戶同時(shí)訪問一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，例如訪問一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，就會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的響應(yīng)延遲。

其實(shí)，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個(gè)例子中事務(wù)的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE

SELECT Quantity FROM inventory

WHEREItem='book';

...

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHEREItem='book';

UNLOCK TABLES

這里，我們用一個(gè) SELECT 語句取出初始數(shù)據(jù)，通過一些計(jì)算，用 UPDATE 語句將新值更新到表中。包含有 WRITE 關(guān)鍵字的 LOCK TABLE 語句可以保證在 UNLOCK TABLES 命令被執(zhí)行之前，不會(huì)有其它的訪問來對 inventory 進(jìn)行插入、更新或者刪除的操作。

6、使用外鍵

鎖定表的方法可以維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，但是它卻不能保證數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性。這個(gè)時(shí)候我們就可以使用外鍵。例如，外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個(gè)存在的客戶。在這里，外鍵可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會(huì)被更新或插入到 salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo

(

CustomerID INT NOT NULL ,

PRIMARY KEY ( CustomerID )

) TYPE = INNODB;

CREATE TABLE salesinfo

(

SalesID INT NOT NULL,

CustomerID INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),

FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo

(CustomerID) ON DELETECASCADE

) TYPE = INNODB;

注意例子中的參數(shù)“ON DELETE CASCADE”。該參數(shù)保證當(dāng) customerinfo 表中的一條客戶記錄被刪除的時(shí)候，salesinfo 表中所有與該客戶相關(guān)的記錄也會(huì)被自動(dòng)刪除。如果要在 MySQL 中使用外鍵，一定要記住在創(chuàng)建表的時(shí)候?qū)⒈淼念愋投x為事務(wù)安全表 InnoDB類型。該類型不是 MySQL 表的默認(rèn)類型。定義的方法是在 CREATE TABLE 語句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫性能的常用方法，它可以令數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當(dāng)中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY這些命令的時(shí)候，性能提高更為明顯。那該對哪些字段建立索引呢？一般說來，索引應(yīng)建立在那些將用于JOIN, WHERE判斷和ORDER BY排序的字段上。盡量不要對數(shù)據(jù)庫中某個(gè)含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。對于一個(gè)ENUM類型的字段來說，出現(xiàn)大量重復(fù)值是很有可能的情況，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在這樣的字段上建立索引將不會(huì)有什么幫助；相反，還有可能降低數(shù)據(jù)庫的性能。我們在創(chuàng)建表的時(shí)候可以同時(shí)創(chuàng)建合適的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后創(chuàng)建索引。此外，MySQL

從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一個(gè)FULLTEXT類型索引，但僅能用于MyISAM 類型的表。對于一個(gè)大的數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)裝載到一個(gè)沒有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX創(chuàng)建索引，將是非?？斓?。但如果將數(shù)據(jù)裝載到一個(gè)已經(jīng)有FULLTEXT索引的表中，執(zhí)行過程將會(huì)非常慢。

8、優(yōu)化的查詢語句

絕大多數(shù)情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當(dāng)?shù)脑?，索引將無法發(fā)揮它應(yīng)有的作用。下面是應(yīng)該注意的幾個(gè)方面。首先，最好是在相同類型的字段間進(jìn)行比較的操作。在MySQL 3.23版之前，這甚至是一個(gè)必須的條件。例如不能將一個(gè)建有索引的INT字段和BIGINT字段進(jìn)行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR類型的字段和 VARCHAR類型字段的字段大小相同的時(shí)候，可以將它們進(jìn)行比較。其次，在建有索引的字段上盡量不要使用函數(shù)進(jìn)行操作。

例如，在一個(gè)DATE類型的字段上使用YEAE()函數(shù)時(shí)，將會(huì)使索引不能發(fā)揮應(yīng)有的作用。所以，下面的兩個(gè)查詢雖然返回的結(jié)果一樣，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)2001;

SELECT * FROM order WHERE OrderDate"2001-01-01";

同樣的情形也會(huì)發(fā)生在對數(shù)值型字段進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/724;

SELECT * FROM inventory WHERE Amount24*7;

上面的兩個(gè)查詢也是返回相同的結(jié)果，但后面的查詢將比前面的一個(gè)快很多。第三，在搜索字符型字段時(shí)，我們有時(shí)會(huì)使用 LIKE 關(guān)鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統(tǒng)性能為代價(jià)的。例如下面的查詢將會(huì)比較表中的每一條記錄。

SELECT * FROM books

WHERE name like "MySQL%"

但是如果換用下面的查詢，返回的結(jié)果一樣，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books

WHERE name="MySQL"and name"MySQM"

最后，應(yīng)該注意避免在查詢中讓MySQL進(jìn)行自動(dòng)類型轉(zhuǎn)換，因?yàn)檗D(zhuǎn)換過程也會(huì)使索引變得不起作用。

當(dāng)前名稱：Mysql統(tǒng)計(jì)怎么優(yōu)化的簡單介紹
URL標(biāo)題：http://muchs.cn/article26/doecjcg.html

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