如果是主键ID,或者唯一索引 ,找到就停了,
例如:select * from tablename where id = 5
select * from tablename where typeid = 5 //如果typeid不是索引,不会停
select * from tablename where typeid = 5 limit 1所以一般如果你只要一个,则可以这样优
化
like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like;对于like ‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低;另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低。解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的;左模糊like
‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index 的形式,变化成 like ‘…%’;全模糊是无法优化的,一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑,尽可能地减少数据库模糊查询。
在开始介绍index merge/ROR优化之前,打算先介绍MySQL是如何对range/ref做成本评估的。MySQL是基于成本(cost)模型选择执行计划,在多个range,全表扫描,ref之间会选择成本最小的作为最终的执行计划。仍然强烈建议先阅读登博的slide:《查询优化浅析》,文中较为详细的介绍MySQL在range优化时成本的计算。
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