MySQL查询优化

通过慢查询日志找出效率差的SQL, 再进一步判断索引是否高效

analyze table score

explain select * from score where falseG

尽量使用数值 *** 作

“小”类型够用，就不要选用“大”类型

MyISAM中，尽量使用固定长度数据列，减少存储碎片的发生；

对于Memory，InnoDB引擎，固定长度还是可变长度，不影响性能；

如果字符串数据列的不同取值的个数是有限的，就应该把它转换为ENUM数据列

select * from score procedure analyse()

1) MyISAM表消除碎片: optimize table president

2) 导出&导入, 适用所有存储引擎

mysqldump sampdb president >dump.sql

mysql sampdb <dump.sql

批量加载数据比单行数据加载效率高

无索引表比有索引表, 更快

SQL语句短比SQL语句长, 更快

加载效率比较: load data >load data local >insert into …

如果只能使用insert, 则推荐使用 单语句多行插入

  聚集索引：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。 叶子结点存储索引和行记录，聚簇索引查询会很快，因为可以直接定位到行记录。

  非聚集索引：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。 叶子节点存储聚簇索引值（主键id），需要扫码两遍索引树，先通过普通索引定位到主键值id，再通过聚集索引定位到行记录。

  回表查询可以理解为普通索引的查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。

  索引覆盖，即将查询sql中的字段添加到联合索引里面，只要保证查询语句里面的字段都在索引文件中，就无需进行回表查询；

  实际开发中，不可能把所有字段建立到联合索引，可根据实际业务场景，把经常需要查询的字段建立到联合索引中。

   在Mysql5.6的版本上推出，用于优化查询。 在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

   优化超多分页场景。 查询条件放到子查询中，子查询只查主键id，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段。

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