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mysql查询怎么优化 mysql查询慢的优化方案

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MySQL 查询优化（六）： MySQL 的查询优化排序优化机制对结果进行排序操作mysql查询怎么优化的代价可能很高，因此可以通过避免排序或让参与排序mysql查询怎么优化的数据行更少来优化查询性能 。
当 MySQL 不能使用索引产生有序结果时，它必须对数据行进行排序 。这有可能是在内存中进行也可能是在磁盘进行，但 MySQL 始终将这个过程称之为 filesort，即便实际上并没有使用一个文件 。
如果用于排序的值可以一次性放入排序缓存中 ， MySQL 可以在内存中使用快排算法进行排序 。如果 MySQL 不能在内存中进行排序，则会在磁盘中按块逐块排序 。它对每个块使用快排算法，然后在将这些排序好的块合并到结果中 。
有两个文件排序（filesort）算法：
很难说哪种算法更有效，对每个算法来说都会有最优和最坏案例 。MySQL 在数据表全部列加上用于排序的列的大小不超过 max_length_for_sort_data 时会使用单次遍历算法 。可以通过修改这个参数影响排序算法的选择 。
需要注意的是，MySQL 的 filesort使用的临时存储空间可能会超出mysql查询怎么优化你的预期 ， 这是因为它对每个排序元素都分配了固定大小的存储空间 。这些存储空间要足够大以便容下存储最大的元素，而且 VARCHAR这类字段使用的是对应的最大长度 。而且，如果使用的是 UTF-8字符集，MuSQL 会对每个字符分配3个字节 。结果是，我们会发现那些没怎么优化的查询会导致磁盘上的临时存储空间是数据表自身存储空间的好几倍 。
而在对联合查询进行排序时 ， MySQL 可能会在查询执行过程中执行两次文件排序 。如果 ORDER BY 子句只是引用联合查询的第一张表，MySQL 可以先对这个表进行文件排序，然后再处理联合查询 。如果是这种情况，在 EXPLAIN 时会在 Extra 字段显示“Using filesort” 。而对于其mysql查询怎么优化他的排序情况——例如排序不是针对第一张表，或者是 ORDER BY 使用的列对应了不止一个数据表，MySQL 必须使用临时表缓存查询结果，然而在联合查询完成后，再对临时表进行文件排序 。在这种情况下，EXPLAIN 会在 Extra 字段显示“Using temorary; Using filesort” 。如果包含 LIMIT 约束的话，会发生在文件排序后 ， 因此临时表和文件排序的存储空间可能非常大 。
MySQL 5.6在只需要对数据行的子集（例如 LIMIT）进行排序时，引入了一个重大改进 。相对于对整个结果集进行排序再返回部分数据，MySQL 有时候会在排序的时候直接丢弃掉不需要的数据行来提高效率 。不管怎么样，排序也需要小心使用，很可能会导致存储占用的飙升最终导致系统负荷过大 。
【Mysql】查询优化——减少回表操作 ??聚集索引：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引 。叶子结点存储索引和行记录 ， 聚簇索引查询会很快，因为可以直接定位到行记录 。
??非聚集索引：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引 。叶子节点存储聚簇索引值（主键id），需要扫码两遍索引树，先通过普通索引定位到主键值id，再通过聚集索引定位到行记录 。
??回表查询可以理解为普通索引的查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低 。
??索引覆盖，即将查询sql中的字段添加到联合索引里面 ， 只要保证查询语句里面的字段都在索引文件中，就无需进行回表查询；
??实际开发中，不可能把所有字段建立到联合索引，可根据实际业务场景，把经常需要查询的字段建立到联合索引中 。
?? 在Mysql5.6的版本上推出，用于优化查询 。在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数 。
?? 优化超多分页场景 。查询条件放到子查询中，子查询只查主键id，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段 。
mysql 如何优化无索引查询mysql优化无索引查询：SQL CREATE TABLE test_tab (id INT,name VARCHAR(10),age INT,val VARCHAR(10) 。
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子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描 。
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 。
运行mysql安装文件：
按 Next，然后选择安装方式 ， 有 "Typical（默认）"、"Complete（完全）"、"Custom（用户自定义）" ， 选择第二个选项 "Custom"，下一步, MySQL Server (mysql服务器), Developer Components (开发者部分), Debug Symbols (调试符号), Server data files (服务器数据文件) 默认 。
改变安装路径；原路径是"C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.5\"，也可以修改为："E:\Program Files\MySQL Server 5.5\" 。
MySQL查询优化 通过慢查询日志找出效率差的SQL, 再进一步判断索引是否高效;
analyze table score;
explain select * from score where falseG;
尽量使用数值操作;
“小”类型够用，就不要选用“大”类型;
MyISAM中，尽量使用固定长度数据列，减少存储碎片的发生；
对于Memory，InnoDB引擎 ， 固定长度还是可变长度，不影响性能；
如果字符串数据列的不同取值的个数是有限的，就应该把它转换为ENUM数据列;
select * from score procedure analyse();
1) MyISAM表消除碎片: optimize table president;
2) 导出导入, 适用所有存储引擎
mysqldump sampdb presidentdump.sql;
mysql sampdbdump.sql
批量加载数据比单行数据加载效率高;
无索引表比有索引表, 更快;
SQL语句短比SQL语句长, 更快;
加载效率比较: load dataload data localinsert into …
如果只能使用insert, 则推荐使用 单语句多行插入 ;
Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？ 数据千万级别之多mysql查询怎么优化，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上 ， 而是链式存储在多个碎片的物理空间上 。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间 。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构 。
在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序 ， 使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致 。
主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分 。
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的 。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“ 。一般是针对 那种 几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题 。
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库 。切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上 。为什么？ mysql查询怎么优化我们想象一下，一个购物网站对外提供服务 ， 会有用户，商品，订单等的CRUD 。没拆分之前 ， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈 。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上，随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈 ， 还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧 。所以mysql查询怎么优化我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题 。
数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等 。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲 ， 是比较难实现“横向扩展”的 。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈 。
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去 。但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈 。不建议采用 。
【mysql查询怎么优化 mysql查询慢的优化方案】 水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同 。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈 。
水平分库分表切分规则
1. RANGE
从0到10000一个表，10001到20000一个表mysql查询怎么优化；
2. HASH取模
一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题 。取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上 。
3. 地理区域
比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此 。
4. 时间
按照时间切分，就是将6个月前 ， 甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变?。?所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离” 。
分库分表后面临的问题
事务支持
分库分表后，就成了分布式事务了 。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价mysql查询怎么优化； 如果由应用程序去协助控制 ， 形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担 。
跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的 。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生 。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现 。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据 。
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算 。多数的代理都不会自动处理合并工作 。解决方案：与解决跨节点join问题的类似 ， 分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并 。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行 ， 因此很多时候它的速度要比单一大表快很多 。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题 。
数据迁移，容量规划 ， 扩容等问题
来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据 ， 避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移 ， 同时对扩容规模和分表数量都有限制 。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度 。
ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制 。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略
UUID
使用UUID作主键是最简单的方案 ， 但是缺点也是非常明显的 。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外 ， 最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题 。
Twitter的分布式自增ID算法Snowflake
在分布式系统中 ， 需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的 ， 除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位 。
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序 。当排序字段就是分片字段的时候 ， 我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了 。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户 。
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