㈠ MySQL语句优化技巧

1、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。
2、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。
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、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：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘�c%’
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
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，如果游标操作的数据超过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、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

㈡ 如何查看mysql 优化后的执行语句

explain 的extended 扩展能够在原本explain的基础上额外的提供一些查询优化的信息，这些信息可以通过mysql的show warnings命令得到

例如:

EXPLAINEXTENDED
SELECT*FROM`abce`WHEREv_id='EE53EFA8BD1231231234461'

SHOWWARNINGS;

㈢ 如何优化MySQL 语句 求救，万分感谢！

你这个首先的话先看看该有的索引加没加。
然后这语句写的太复杂了，你要结合业务逻辑去修改。有些完全可以不放在sql语句里面去操作，而是查出结果用php计算。

㈣ 请问这个MySQL SQL语句如何优化（改写）

user_id和create_time的联合索引并不来会对按照user_id分组起作自用，还是需要在user_id列上单独创建一个索引，这样group by子句可以使用该索引，where子句当中的条件也会用到该索引，查询效率应该会得到显著提升，不妨一试。

㈤ mysql查询语句优化方法

not in 在大数据表的情况下效率极低(小数据表则没问题），此时应避免使用它。另外join连接回的效率会比不指定连接类型答的连接效率稍微低一点，建议修改如下：

SELECTcount(1)fromfamous_videof1,
famous_teacherf2,basic_schoolf3
wheref1.mid=f2.fmidandf2.f_school_id=f3.id
and(f1.status=4andf1.video_id<>38467
andf1.status<>38468andf1.status<>701517)
andf2.f_status=1andf2.f_sys_type=0andf3.status=1;

㈥ mysql 语句优化

目前看来有几点优化空间，
首先，这几个case部分，不需要这样强行变成bool值，数据专库原样返回这属些数据，前台显示的时候判断这一点。
其次，多重join时，应该首先join排除能力最强的一个。
比如 首先join uid，直接排除其他所有用户的like、favorite、share、seen信息。然后再与book_infojoin。

㈦ mysql怎么对这个语句优化

如何查看mysql语句的优化结果
MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句

1，slow_query_log
这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。

2，long_query_time
当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。

3，slow_query_log_file
记录日志的文件名。

4，log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能

㈧ MYSQL查询语句优化

SELECT info_list.* from info_list
left join info_zhuanban on info_list.indexno=info_zhuanban.indexno
where (info_list.unitid='0090' and
info_list.state in(4,5) and
info_list.lettertype in(1,3,4,5,7)
)
or
(info_zhuanban.unitid='0090' and
info_zhuanban.state=5 and
info_list.state in(4,5) and
info_list.lettertype in(1,3,4,5,7)
)
order by info_list.handletime desc;

㈨ mysql的语句优化，使用什么工具

首先创建一个数据库表：
然后我们构建一个存储函数，这个存储函版数会返回一个长度为参数n的随权机字符串：
接下来我们再创建一个存储函数，该存储函数会返回一个随机int值：
然后我们利用刚刚创建的两个存储函数创建一个存储过程，该存储过程包含一个参数，该参数表示插入数据表emp的数据条数：

㈩ 怎么优化mysql查询语句

select u.uid, u.uname, w.c from ts_user u left join (
select uid,count(uid) c from ts_weibo group by uid
) w on u.uid=w.uid order by w.c desc;