mysql优化

详细讲解提高数据库查询效率的使用方法
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子句中队字段进行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
3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描.
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。
select id form t where num=10 or num=20
可以这样查询
select id from t where num=10
union all //UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。默认地，UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值，请使用 UNION ALL。
select id from t where num=20
5.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 if from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描
select if from t where name like '�c%'
若要提高效率，可以考虑全文检索
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:他必须在编译时进行选择。然而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操作，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;
应该为:
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操作，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

select id from t where name like 'abc%'
select id from 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，如果该索引时复合索引，那么必须使用到该索引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.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)
13.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
一个表中有字段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。
14.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谨慎考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若是太多则应考虑一些不常用到的列上建的索引是否有必要。
15.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。
16.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，在一个相对小的字段内搜索效率显然要高些。
17.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。
18.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应考虑相应
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