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关于mysql的性能优化

时间:2018-12-26 23:39:22      阅读:37      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:开启   show   选择   优化插入   order   必须   sele   重建索引   mysq   

1.用 show status like ‘value‘ 查询mysql数据库性能

2. 用 EXPLAIN select * from  table 或 DESCRIBE select * from  table 查看执行计划

3.使用索引

   --使用 like关键字时 like ‘%le‘索引不起作用,但 like ‘le%‘索引可以起作用

 --  使用关键字or时要求两个字段必须同为索引,否则索引不起作用

4:优化数据库结构

  有些表在设计时设置了很多字段,但部分字段使用频率很低,当这些表的数据量很大时查询数据的速度就会很慢

  1. 可以将其分解为多个表

  2.增加中间表 --如果经常联表查询会降低mysql数据库的查询速度,可以将经常查询的字段放在中间表中

5:优化插入速度

  1 .先禁用索引, 然后重启开启索引 -- alter table 表名 disable keys -- alter table 表名enable keys

  2. 禁用唯一性检查 set unique_checks=0 --set unique_checks=1

  3.insert 语句用一个insert插入多个语句,而不是多次insert

  4.分析表、检查表、优化表

  

多表关联查询:
1.内连接:inner join或者不加链接符
2.外链接:左外链接:left join ;右外链接;right join;
3.子查询:in ;比较运算符:=,!=,>=,>,<,<=;exists;any:只要满足内层查询结果集中的任意一个;
4:合并查询结果:union 去除相同记录;union all 不去重;
查询优化:
1.创建表的时候,字段尽可能的小;
2.关联查询时,业务特性相同的字段数据类型也应该相同。
3.使用索引:索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引;
4.用explain describe查看执行计划
5.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
6.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
7.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致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
可以这样查询:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
8.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描
9.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作或函数操作,应该对参数进行表达式操作或函数操作
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引;
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:
select num from a where num in(select num from b)
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14:索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,
因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。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。
15 :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。

 

 

关于mysql的性能优化

标签:开启   show   选择   优化插入   order   必须   sele   重建索引   mysq   

原文:https://www.cnblogs.com/zhaoyusheng/p/9846971.html

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