mysql查询优化策略

exist和in的区别

其实很多人都搞不清什么时候用exist什么时候用in，前提是有索引（比如A.cc和B.cc），选择的标准是看表的大小。
总体宗旨试小表驱动大表，具体来说：

可能有点懵逼，让我们来捋下两者实现逻辑。IN是内部B先查完，然后整体结果扔给外部A再匹配；EXIST是A出一条，然后B用来判断EXIST是true还是false，直到A的所有数据都被遍历。
那自然小的数据集驱动大的数据集比较好（也就是先出数据的是小数据集）
总结：
1、IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引；

2、EXISTS查询仅内部表上可以使用到索引，外表会全表扫描；当子查询结果集很大，而外部表较小的时候，EXISTS的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现，查询效率会优于IN；

3、当子查询结果集较小，而外部表很大的时候，EXISTS的Block嵌套循环优化效果不明显，IN 的外表索引优势占主要作用，此时IN的查询效率会优于EXISTS。

子查询结果集越大用EXISTS，子查询结果集越小用IN。

COUNT(*)、COUNT(1)和COUNT(具体字段)的效率

首先我们先得说*和1都是对所有结果COUNT，本质上没啥差别，效率基本一致。但统计行数的时间复杂度不同存储引擎不一样，MyISAM是O(1)，因为meta信息会存储；innoDB则是O(n)的，因为其采用行级锁和MVCC机制无法维护行数信息，只能扫描全表获得。
COUNT(具体字段)则尽量使使用二级索引，因为聚簇索引存了所有的数据，每次加载效率比二级索引低。所以实际上COUNT(*)、COUNT(1)都是选了个占用空间最小的二级索引来完成统计的

SELECT(*)

尽量别用，首先查询时候要扩展成所有列名，其次不能用到索引覆盖

LIMIT 1对优化是否有影响

尽量用WHERE而不是HAVING

数据库都是先根据 WHERE 条件找到候选的列，再根据 HAVING 条件进行二次过滤。如果能够将 HAVING 中部分条件提前到 WHERE里，那么就可以提前将不符合条件的数据过滤掉了。

优化分页