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php+mysql 如何优化千万级数据模糊查询加快关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要php大数据优化 ， 开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法 。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时php大数据优化，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时 ， 其查询速度简直无法容忍 。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒 ， 相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂 。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要 。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法php大数据优化：
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：

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