本篇文章給大家帶來的內容是關于mysql中select和where子句優化的總結，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有所幫助。
數據庫優化:
1.可以在單個SQL語句，整個應用程序，單個數據庫服務器或多個聯網數據庫服務器的級別進行優化
2.數據庫性能取決于數據庫級別的幾個因素，例如表，查詢和配置設置
3.在數據庫級別進行優化,在硬件級別進行優化,平衡可移植性和性能
4.合適的結構,合適的數據類型;執行頻繁更新的應用程序大量表(少列);分析大量數據的應用程序少量表(多列);選擇合適的存儲引擎和索引;
5.壓縮適用于InnoDB表的各種工作負載，以及只讀MyISAM表
6.選擇合適的鎖定策略;InnoDB存儲引擎可以處理大多數鎖定問題
7.配置的主要內存區域是InnoDB緩沖池和MyISAM密鑰緩存。
8.優化select語句,這方面技巧同樣適用于其他帶where的delete語句等,在where子句的列上設置索引;索引對于引用多個列如join和外鍵尤其重要
select where子句優化:
1.調整查詢的結構,例如函數調用,為結果集中的每一行只調用一次,為表中的每一行只調用一次
2.減少查詢中的全表掃描數
3.定期使用ANALYZE TABLE語句使表統計信息保持最新
4.了解特定于每個表的存儲引擎的調優技術，索引技術和配置參數
5.優化InnoDB表的單查詢事務
6.通過閱讀EXPLAIN計劃并調整索引，WHERE子句，連接子句等來調查特定查詢的內部詳細信息
7.調整mysql用于緩存的內存區域的大小和屬性。通過有效使用InnoDB緩沖池，MyISAM密鑰緩存和MySQL查詢緩存
8.where條件,去掉不必要的括號,恒定折疊,恒定條件去除,減少不必要的邏輯
9.被索引使用的常量表達式只計算一次
10.count(*)直接從表信息中查詢;當只有一張表時,not null表達式也是這樣
11.如果不使用GROUP BY或聚合函數（COUNT（），MIN（）等），HAVING將與WHERE合并
12.常量表,只有一行或空表;where子句作用在primary key或者unique索引上
13.如果ORDER BY和GROUP BY子句中的所有列都來自同一個表,則在連接時首選該表
14.如果order by子句和group by子句不一樣,或來自不同的表,則會創建臨時表
15.如果使用SQL_SMALL_RESULT修飾符，MySQL將使用內存中的臨時表
16.MySQL甚至無需咨詢數據文件即可只從索引中讀取行
17.在輸出每一行之前，將跳過與HAVING子句不匹配的行
以下表被用作常量表:
SELECT?*?FROM?t?WHERE?primary_key=1; SELECT?*?FROM?t1,t2?? WHERE?t1.primary_key=1?AND?t2.primary_key=t1.id;
以下查詢運行速度非常快:
SELECT?COUNT(*)?FROM?tbl_name; SELECT?MIN(key_part1),MAX(key_part1)?FROM?tbl_name; SELECT?MAX(key_part2)?FROM?tbl_name ??WHERE?key_part1=constant; SELECT?...?FROM?tbl_name ??ORDER?BY?key_part1,key_part2,...?LIMIT?10; SELECT?...?FROM?tbl_name ??ORDER?BY?key_part1?DESC,?key_part2?DESC,?...?LIMIT?10;
假設索引列是數值型,以下查詢僅用到了索引樹:
SELECT?key_part1,key_part2?FROM?tbl_name?WHERE?key_part1=val; SELECT?COUNT(*)?FROM?tbl_name ??WHERE?key_part1=val1?AND?key_part2=val2; ??SELECT?key_part2?FROM?tbl_name?GROUP?BY?key_part1;
以下查詢使用索引按排序順序取回數據,不需要單獨排序
SELECT?...?FROM?tbl_name ??ORDER?BY?key_part1,key_part2,...?; SELECT?...?FROM?tbl_name ???ORDER?BY?key_part1?DESC,?key_part2?DESC,?...?;
