博客分类： mysql mysql 优化 

MySQL 处理海量数据时的一些优化查询速度方法

2017-04-29

在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高 SQL 语句查询效率，显得十分重要。

查询速度慢的原因

1、没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）

2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。

3、没有创建计算列导致查询不优化。

4、内存不足

5、网络速度慢

6、查询出的数据量过大（可采用多次查询，其他的方法降低数据量）

7、锁或者死锁（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）

8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

9、返回了不必要的行和列

10、查询语句不好，没有优化

---

30 种 SQL 查询语句的优化方法：

1、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或者 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、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：

1 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：

1 select id from t where num = 0;

3、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

4、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：

1 select id from t where num = 10 or num = 20;

可以这样查询：

1 2 3 select id from t where num = 10 union all select id from t where num = 20;

5、下面的查询也将导致全表扫描：（不能前置百分号）

1 select id from t where name like '