mysql查询优化

1、保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；

 

2、尽量使用索引列为查询条件，不要对索引字段进行格式转换或者运算；

 

3、 合理利用子查询，有时候大表连接会产生巨大的关联表，可以利用子查询先把其中一张表变小。

 

4、 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

 

5、避免使用不兼容的数据类型， 尽量使用数字型字段，数值信息的字段设计为字符型，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回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。

 

6、 在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度

 

7、 不要写没有where条件的sql，不要写一些不做任何事的查询 ，如：SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0

 

8、 尽量不要用SELECT INTO语句。SELECT INTO 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。

 

9、 能够用BETWEEN的就不要用IN

 

10、如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。

 

11、WHERE子句中的连接顺序，ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 

 

12、择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) 

ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.

 

13、ON是最先执行， WHERE次之，HAVING最后，因为ON是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，WHERE也应该比HAVING快点的，因为它过滤数据后才进行计算

 

14、 尽量避免在WHERE子句左边对字段进行函数或表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

 

15、 在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。

 

16、 能用UNION ALL就不要用UNION，UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源。

 

17、 没有必要时不要用DISTINCT。

 

 

18、最后说一下mysql的读缓存，MYSQL的查询缓存用于缓存select查询结果，并在下次接收到同样的查询请求时，不再执行实际查询处理而直接返回结果，有这样的查询缓存能提高查询的速度，使查询性能得到优化，前提条件是你有大量的相同或相似的查询，而很少改变表里的数据，否则没有必要使用此功能。

 

19、表应按结果记录数从大到小的顺序从左到右来排列，因为表间连接时，最右边的表会被放到嵌套循环的最外层。最外层的循环次数越少，效率越高。（同12）