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通过explain查看sql执行计划
mysql对in做了相应的优化,即将in中的常量全部存储到一个数组里,而且这个数组是排好序的。但是如果值过多,产生的消耗也是较大的。
select id from t where num in (1,2,3)
优化后
select id from t where num between 1 and 3
select * 增加很多不必要的消耗(cpu,io,内存,网络带宽等);增加了使用覆盖索引的可能行;当表的结构发生修改时,前端也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。
这是为了使explain中type列达到const类型
or两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他
union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗和延迟。
前提:union all是在两个结果集没有重复条件下,否则会有重复数据的。
从结果集中随机抽选一些数字。
select id from table_a order by rand() limit 10
优化为
select id from table_a t1 join (select rand() * (select max(id) from table_a) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;
select * from table_a where id in ( select id from table_b )
相当于
select * from table_a where exists(select * from table_b where table_b.id=table_a.id)
区别in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(提高性能的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问。如果是in,那么先执行子查询。所以in适合外表大而内表小的情况;exists适合外表小而内表大的情况。
关于not in和not exists,推荐使用not exists,不仅仅是效率问题,not in可能存在逻辑问题。
select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
优化后
select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null
select id,name from product limit 866613, 20
随着表的数据量增大,直接使用limit只会越来越慢
优化后
select id,name from product where id> 866612 limit 20
对于null的判断会导致引擎放弃索引而进行全表扫描
如果要使用like %name% ,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用like ‘name%‘
如果真的要%name%,建议使用全文索引
创建全文索引的sql语句
ALTER TABLE table_a ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的sql语句:
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against(‘zhangsan‘ in boolean mode);
注意:在需要创建全文索引之前,要联系DBA确定是否能创建。同时还要注意查询语句的写法和普通索引的区别
比如在where进行算术运算,会造成引擎放弃索引
select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
优化为
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
比如a=1还是a=‘1‘
要提前确认数据格式,避免转换格式
对于联合索引来说,如果存在查询范围,比如between,>,<等条件时,会造成后面的索引字段失效。
多利用小表去驱动大表
从原理图能够直观的看出如果能减少驱动表的话,减少嵌套循环中的循环次数,以减少IO总量及CPU运算的次数
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原文地址:https://www.cnblogs.com/starzy/p/11146119.html