SQL优化

通过explain：查询执行计划，如图 table：显示这一行的数据是关于哪张表的 type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。性能从最好到最差的链接类型为const（表示常数查找）、eq_reg（范围的查找）、ref（基于连接的查找）、range（基于索引的范围查找）、index（基于索引的扫描）、和All（表扫描） possible_keys：显示可能应用在张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。 key：实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。 key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。 ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。 rows：MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数。 extra：列需要注意的返回值，如下：

1.Max()的优化

查询最后支付的时间： select max （payment_date）from payment

优化：建立索引create index idx_paydate on payment（payment_date） 索引为顺序排列的，容易查到最后一条记录，执行效率恒定

2.count()优化

在一条sql语句中同时查出2006年和2007年电影的数量。 错误的方式：

count（*） 与count（列名）的区别 create table t（id int）； insert into t values(1),(2),(null); select * from t; select count(*) ,count (id) from t;

count (列) 不包括空值null count（*）表的总行数

正确的方法：

3.子查询的优化

通常情况下，需要把子查询优化为join查询，但在优化时要注意关联键是否有一对多的关系，要注意重复数据。 子查询： create table t (id int); id=1 create table t1(tid int); id =1 id =1 insert into t1 values(1); insert into t1 values(1); select * from t where t.id in (select t1.tid from t1); select t.id from t join t1 on t.id = t1.tid; (会出现重复的状况) 去重的方法：select distinct t.id from t join t1 on t.id = t1.tid; inner left right

4.group by查询优化

改写后：

5.limit查询优化

limit常用于分页处理，时常会伴随order by从句使用，因此大多时候会使用Filesorts（文件查询方式）这样会造成大量的IO问题。 优化步骤1：使用有索引的列或主键进行order by操作

如果是查询1000行的后五行记录，查询量就会逐渐增大，所以需要进一步的优化。 优化步骤2：记录上次返回的主键，在下次查询时使用主键过滤。

*避免了数据量大时扫描过多的记录