如何分析mysql的查询语句

A、设置索引项，应该是出现在where后面的列，或者连接字句中出现的列；

B、使用唯一索引，索引的基数越大，索引查询的效果越好，举例：查询条件中含有索引字段和非索引字段的时候，会优先走索引筛选出数据，然后在数据中回表过滤没有走索引的字段，但是Mysql任务，如果索引筛选出的数据量大于20%，会认为此时走索引效果不如全表扫描，继而放弃索引，走全表扫描来查询；

C、使用短索引，例如一个属性200多位，其实索引只要创建前几位效果会好；

D、最左原则，组合索引中，灵活运用最左前缀；

E、不要过度使用索引，索引会占用空间，影响写入的速度；

2>(SELECT count(*) from sc sc2 WHERE sc2.cid=sc1.cid AND sc1.score<sc2.score )

这句就是通过cid和score过滤掉2名以后的学生信息。

就是CID相等并且sc1.score<sc2.scored的学生数量count(*)不能超过2。

应该也可以这样写

select * from sc sc1 where

exists

(select count(*) from sc sc2 where sc2.cid=sc1.cid AND sc1.score<sc2.score having count(*) <2)

ORDER BY sc1.cid,sc1.score DESC

假定我们的表结构如下

代码如下

CREATE

TABLE

example

(

example_id

INT

NOT

NULL,

name

VARCHAR(

50

)

NOT

NULL,

value

VARCHAR(

50

)

NOT

NULL,

other_value

VARCHAR(

50

)

NOT

NULL

)

通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写：

代码如下

INSERT

INTO

example

(example_id,

name,

value,

other_value)

VALUES

(100,

'Name

1',

'Value

1',

'Other

1')

mysql允许我们在一条sql语句中批量插入数据，如下sql语句：

代码如下

INSERT

INTO

example

(example_id,

name,

value,

other_value)

VALUES

(100,

'Name

1',

'Value

1',

'Other

1'),

(101,

'Name

2',

'Value

2',

'Other

2'),

(102,

'Name

3',

'Value

3',

'Other

3'),

(103,

'Name

4',

'Value

4',

'Other

4')

如果我们插入列的顺序和表中列的顺序一致的话，还可以省去列名的定义，如下sql

代码如下

INSERT

INTO

example

VALUES

(100,

'Name

1',

'Value

1',

'Other

1'),

(101,

'Name

2',

'Value

2',

'Other

2'),

(102,

'Name

3',

'Value

3',

'Other

3'),

(103,

'Name

4',

'Value

4',

'Other

4')

上面看上去没什么问题，下面我来使用sql语句优化的小技巧，下面会分别进行测试，目标是插入一个空的数据表200W条数据

第一种方法：使用insert

into

插入，代码如下：

代码如下

$params

=

array('value'=>'50')

set_time_limit(0)

echo

date("H:i:s")

for($i=0$i<2000000$i++){

$connect_mysql->insert($params)

}

echo

date("H:i:s")

最后显示为：23:25:05

01:32:05

也就是花了2个小时多!

第二种方法：使用事务提交，批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为：22:56:13

23:04:00

，一共8分13秒

，代码如下：

代码如下

echo

date("H:i:s")

$connect_mysql->query('BEGIN')

$params

=

array('value'=>'50')

for($i=0$i<2000000$i++){

$connect_mysql->insert($params)

if($i%100000==0){

$connect_mysql->query('COMMIT')

$connect_mysql->query('BEGIN')

}

}

$connect_mysql->query('COMMIT')

echo

date("H:i:s")

第三种方法：使用优化SQL语句：将SQL语句进行拼接，使用

insert

into

table

()

values

(),(),(),()然后再一次性插入，如果字符串太长，

则需要配置下MYSQL，在mysql

命令行中运行

：set

global

max_allowed_packet

=

2*1024*1024*10消耗时间为：11:24:06

11:25:06

插入200W条测试数据仅仅用了1分钟!代码如下：

代码如下

$sql=

"insert

into

twenty_million

(value)

values"

for($i=0$i<2000000$i++){

$sql.="('50'),"

}

$sql

=

substr($sql,0,strlen($sql)-1)

$connect_mysql->query($sql)

最后总结下，在插入大批量数据时，第一种方法无疑是最差劲的，而第二种方法在实际应用中就比较广泛，第三种方法在插入测试数据或者其他低要求时比较合适，速度确实快。

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