MYSQL优化查询

当数据量上百万级别的时候，查询将会变得愈来愈慢，咱们必需要对咱们的查询进行优化，这样才能避免慢查询，首先是语句优化，其次是建立索引，其中建立索引是个很麻烦的事情。一般在不创建索引的状况下，数据库会对全表进行检索，虽然创建索引会使修改跟新增记录慢一点，但其实影响数据库性能的基本仍是查询。索引是一种特殊的文件，咱们只须要知道对某个字段，或者某个字段列创建索引就好了，不必过多的关心他是如何工做的

1、索引的建立删除查看方法

建立索引有两种方法，一种是用CREATE INDEX,一种是ALTER TABLE语句

1．ALTER TABLE
ALTER TABLE用来建立普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
其中table_name是要增长索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE容许在单个语句中更改多个表，所以能够在同时建立多个索引。
2．CREATE INDEX
CREATE INDEX可对表增长普通索引或UNIQUE索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

一样，删除索引也有两种方法，用drop就能够彻底能够了，搞多了也不必

DROP INDEX index_name ON table_name

查看索引

show index from table_name;

2、索引的建立

理论上来讲，MYSQL支持一个表每一个列都建立索引，只要不大于16个就好了，可是创建这么多索引也不必，咱们只对咱们常常进行查询的语句进行优化，对于常常检索的字段创建索引

3、索引失效的状况

一、若是WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHEREcoloum != …)，MySQL将没法使用索引。

避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操做符,由于这会使系统没法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如:  SELECT id FROM employee WHERE id != "B%" 优化器将没法经过索引来肯定将要命中的行数,所以须要搜索该表的全部行。

二、相似地，若是WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHEREDAY(column) = …)，MySQL也将没法使用索引。

三、在JOIN操做中(须要从多个数据表提取数据时)，MySQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。

若是WHERE子句的查询条件里使用比较操做符LIKE和REGEXP，MySQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的状况下才能使用索引。好比说，若是查询条件是LIKE ‘abc%’，MySQL将使用索引；若是查询条件是LIKE ‘%c’，MySQL将不使用索引。

四、在ORDERBY操做中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的状况下才使用索引。(虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即便有索引可用，那些索引在加快ORDERBY方面也没什么做用)

五、若是某个数据列里包含许多重复的值，就算为它创建了索引也不会有很好的效果。好比说，若是某个数据列里包含的净是些诸如”0/1″或”Y/N”等值，就没有必要为它建立一个索引。

六、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。因此咱们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

七、不要在列上进行运算
　 　select * from users whereYEAR(adddate)<2007;将在每一个行上进行运算，这将致使索引失效而进行全表扫描，所以咱们能够改为select* from users where adddate<‘2007-01-01’;

八、不使用NOT IN和<>操做
　　NOT IN和<>操做都不会使用索引将进行全表扫描。NOTIN能够NOTEXISTS代替，id<>3则可以使用id>3or id<3来代替。

九、 可以用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)改为：SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
由于IN会使系统没法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

十、 DISTINCT的就不用GROUP BY
  SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 可改成：SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 

十一、使用视图加速查询 把表的一个子集进行排序并建立视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操做，并且在其余方面还能简化优化器的工做。例如： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>“98000” ORDER BY cust.name 若是这个查询要被执行屡次而不止一次，能够把全部未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序： CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES AS SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name 而后如下面的方式在视图中查询： SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES WHERE postcode>“98000” 视图中的行要比主表中的行少，并且物理顺序就是所要求的顺序，减小了磁盘I/O，因此查询工做量能够获得大幅减小。