mysql 优化包括哪些内容？

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化

配置的优化其实包含两个方面的： *** 作系统内核的优化和mysql配置文件的优化

1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；

2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。

2、sql语句的优化

1）  尽量稍作计算

Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。

2）尽量少 join

MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈

3）尽量少排序

排序 *** 作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。

对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：

通过利用索引来排序的方式进行优化

减少参与排序的记录条数

非必要不对数据进行排序

4）尽量避免 select *

在数据量少并且访问量不大的情况下，select * 没有什么影响，但是量级达到一定级别的时候，在执行效率和IO资源的使用上，还是有很大关系的，用什么字段取什么字段，减少不必要的资源浪费。

5）尽量用 join 代替子查询

虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。

根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。 下面提供30种mysql常用优化方法供参考：

1.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。

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

3.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：

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：

select id from t where num=0

4.应尽量避免在 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：

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

可以这样查询：

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：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(...)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标 *** 作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30.尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。

一、优化表的数据类型

select * from tablename procedure analyse(16.265)

上面输出一列信息，牟你数据表的字段提出优化建义，

二、通过拆分表提高数据访问效率

拆分一是指针对表进行拆分，如果是针对myisam类型的表进行处理的话，可以有两种拆分方法

1、是垂直拆分，把主要的与一些散放到一个表，然后把主要的和另外的列放在另一张表。

2、水平拆分方法，根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况。

表很大，拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度，同时也降低了索引的层数，提高查询的速度。

表中的数据本来就有独立性，表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，

需要把数据存放到多个不同的介质上。

三、逆规范化

四、使用中间表优化方法

对于数据库教程大的表源码天空

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