mysql优化sql语句的方法

1.对查询进行优化，应尽可能避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上创建索引。 

2.应尽可能避免在 where 子句中使用!=或<>操做符，不然将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 

3.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null 
能够在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，而后这样查询： 
select id from t where num=0 

4.应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来链接条件，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 
select id from t where num=10 or num=20 
能够这样查询： 
select id from t where num=10 
union all 
select id from t where num=20 

5.下面的查询也将致使全表扫描： 
select id from t where name like '%abc%' 
若要提升效率，能够考虑全文检索。 

6.in 和 not in 也要慎用，不然会致使全表扫描，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 

7.若是在 where 子句中使用参数，也会致使全表扫描。由于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，若是在编译时创建访问计划，变量的值仍是未知的，于是没法做为索引选择的输入项。以下面语句将进行全表扫描： 
select id from t where num=@num 
能够改成强制查询使用索引： 
select id from t with(index(索引名)) where num=@num 

8.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
select id from t where num/2=100 
应改成: 
select id from t where num=100*2 

9.应尽可能避免在where子句中对字段进行函数操做，这将致使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 
应改成: 
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、算术运算或其余表达式运算，不然系统将可能没法正确使用索引。 

11.在使用索引字段做为条件时，若是该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段做为条件时才能保证系统使用该索引，不然该索引将不会被使用，而且应尽量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，如须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，可是会消耗系统资源的，应改为这样： 
create table #t(...) 

13.不少时候用 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) 

14.并非全部索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即便在sex上建了索引也对查询效率起不了做用。 

15.索引并非越多越好，索引当然能够提升相应的 select 的效率，但同时也下降了 insert 及 update 的效率，由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，因此怎样建索引须要慎重考虑，视具体状况而定。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。 

16.应尽量的避免更新 clustered 索引数据列，由于 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将致使整个表记录的顺序的调整，会耗费至关大的资源。若应用系统须要频繁更新 clustered 索引数据列，那么须要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。 

17.尽可能使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型，这会下降查询和链接的性能，并会增长存储开销。这是由于引擎在处理查询和链接时会逐个比较字符串中每个字符，而对于数字型而言只须要比较一次就够了。 

18.尽量的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，由于首先变长字段存储空间小，能够节省存储空间，其次对于查询来讲，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 

19.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。 

20.尽可能使用表变量来代替临时表。若是表变量包含大量数据，请注意索引很是有限（只有主键索引）。 

21.避免频繁建立和删除临时表，以减小系统表资源的消耗。 

22.临时表并非不可以使用，适当地使用它们可使某些例程更有效，例如，当须要重复引用大型表或经常使用表中的某个数据集时。可是，对于一次性事件，最好使用导出表。 

23.在新建临时表时，若是一次性插入数据量很大，那么可使用 select into 代替 create table，避免形成大量 log ，以提升速度；若是数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，而后insert。 

24.若是使用到了临时表，在存储过程的最后务必将全部的临时表显式删除，先 truncate table ，而后 drop table ，这样能够避免系统表的较长时间锁定。 

25.尽可能避免使用游标，由于游标的效率较差，若是游标操做的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。 

26.使用基于游标的方法或临时表方法以前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法一般更有效。 

27.与临时表同样，游标并非不可以使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标一般要优于其余逐行处理方法，尤为是在必须引用几个表才能得到所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程一般要比使用游标执行的速度快。若是开发时间容许，基于游标的方法和基于集的方法均可以尝试一下，看哪种方法的效果更好。 

28.在全部的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。 

29.尽可能避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 

30.尽可能避免大事务操做，提升系统并发能力。

一、为何要进行mysql优化？

假设咱们设置一个数据量超过10万条记录的表，来进行咱们常常作的查询操做好比：select * from 表名,服务器很慢甚至卡死，须要咱们重启数据库服务器，这说明咱们的表或者查询SQL是有问题的，因此咱们要进行mysql优化

二、数据库优化的目标？

经过各类对数据库的优化方法，获取最高的查询和加载性能，达到查询性能的提升和加载性能的提升。

三、掌握优化的方式和途径

建表、索引、配置、SQL语句都须要优化

四、掌握建表和分表优化？

①数据库表设计符合范式要求：

第一范式（1NF）:是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项

第二范式（2NF）要求数据库表中的每一个实例或行必须能够被惟一的区分

第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。

适当反三范式。。。。

②数据库字段的设置要合理

介绍经常使用数据类型的特色及如何选择合适的数据类型:

int 4个字节

char 

varchar 

text 存储文件

decimal 存金钱

enum(枚举)只适合存字符串

float4个字节

③为何要分表？

数据库中的数据量不必定是可控的，在未进行分表的状况下，随着时间和业务的发展，库中的表会愈来愈多，表中的数据量也会愈来愈大，相应地，数据操做，增删改查的开销也会愈来愈大；另外，因为没法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

④什么是分表？

本来存储于一个表的数据分块存储到多个表上

五、掌握数据库的查询优化

①关键字通常放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操做、以及MySQL成功返回结果集须要执行的行数。

解释输出列的含义（备注）：

select title from article where title like '菲律宾%'；

②数据库的优化查询主要有如下几个规则：

避免全表扫描 eg:select * from 表名;（不可取）

尽可能使用索引查询 eg:select age from user where age>10;

避免使用select *

尽可能使用数字型字段(把包含数值信息的字段设计为字符型，会下降查询和连接的性能，引擎在处理查询和连接会逐个比较字符串中的每一个字符 ，而对于数字型而言只须要比较一次就够了)

避免向客户返回大量数据

避免大的事务性操做，提升系统并发能力

一个插入500万行的事务，有索引2个

致使别的操做缓慢，若是改为每次 插入5万行，插100次，这样别的操做会受影响小吗？

五、掌握MySQL数据库的索引优化

六、掌握数据库的配置优化

七、掌握数据库的查询优化

通常来讲，要保证数据库的效率，要作好如下四个方面的工做：数据库设计、sql语句优化、数据库参数配置、恰当的硬件资源和操做系统，这个顺序也表现了这四个工做对性能影响的大小。

数据库设计

一、适度的反范式,注意是适度的：三范式最大的问题在于查询时一般须要join不少表，致使查询效率很低。因此有时候基于性能考虑，咱们须要有意的违反三范式，适度的作冗余， 以达到提升查询效率的目的

二、适当创建索引：建索引查询速度的提升是以插入、更新、删除的速度为代价的，建索引还占内存。

    建索引规则： 1. 索引的字段必须是常常做为查询条件的字段;  2. 若是索引多个字段，第一个字段要是常常做为查询条件的。若是只有第二个字段做为查询条件，这个索引不会起到做用;  3. 索引的字段必须有足够的区分度;  4. Mysql 对于长字段支持前缀索引;

三、对表进行水平划分：若是一个表的记录数太多了，好比上千万条，并且 须要常常检索，那么咱们就有必要化整为零了。。固然这须要数据在逻辑上能够划分。一个好的划分依据，有 利于程序的简单实现，也能够充分利用水平分表的优点。

四、对表进行垂直划分