分析为什么mysql中like模糊查询效率低1、之所以更有效率一些 ， 是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作 。
2、覆盖索引 。比如表里有id，name，content字段，要模糊查name，给name建立字段后，只查name，id字段 select id，name from 表 where name like %123%；这样会走索引 。
3、原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系 ， 模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低 。
4、使用like模糊查询会导致索引失效，在数据量大的时候会有性能问题，尽量少以%或者_开头进行模糊查询 ， 通过explain执行计划，我们发现，使用like模糊查询时，如果不以%和_开头查询的话 ， 索引还是有效的 。
5、like 如果不加入 前缀%或后缀%的话，效果跟=一样 ， 效率也一样 但如果要获得确定的值话还是用=比较好 。
6、当然是like快，因为正则表达式里面可以匹配的东西太多了，反而会慢下来 ， 当然啦，你数据库不大可能感觉不出来 ， 到大型企业你就可以感觉的出来 。一般来说，大型企业的数据库搜索我们都是用索引 。
如何优化mysql写入速1、对于MyISAM引擎表常见的优化方法如下： 禁用索引 。对于非空表插入记录时，MySQL会根据表的索引对插入记录建立索引 。如果插入大量数据 ， 建立索引会降低插入记录的速度 。
2、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术 。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度 。要使用索引 ， 需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据 。
3、优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：选取最适用的字段属性 。MySQL可以很好的支持大数据量的存?。?但是一般说来，数据库中的表越小 ， 在它上面执行的查询也就会越快 。
4、经过对MySQL的测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考 。一条SQL语句插入多条数据 。
5、尽量减小导入文件大小首先给个建议，导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具，不要使用Navicat、workbench等图形化工具 。
node-mysql查询数据的时候为什么会慢,我查询一个只有四五行数据的数据库...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 。
一次查询的数据量过大 。比如没有分页查询，一次提取上万条记录 。数据库有可能卡死 。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值 。查询优化器在生成各种执行计划之前 ， 得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality 。
有一些数据库驱动实现了同步的数据库查询 ， 不过这种库基本不可能在生产环境使用，因为会阻塞其他的事件 。
【mysql执行效率 mysql效率低是为什么】显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询 。我们希望 MySQL 能先缓存子查询的结果（缓存这一步叫物化 ， MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导 。
推荐阅读
- 如何将自己的网页上传到服务器？ 自己的网页怎么上传服务器
- 如何在hpy服务器上进行跳线操作？ hpy服务器怎么跳线
- 如何检查服务器的丢包率？ 怎么查询服务器丢包率
- 如何将自己的网页连接到服务器？ 自己的网页怎么链接服务器
- 如何正确关闭HP刀片服务器？ HP刀片服务器怎么关机
- mongo 模糊查询 mongodb模糊查询速度
- 如何查找服务器丢包记录？ 怎么查询服务器丢包记录