mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法

最近，我开始关注MySQL数据库中的select查询语句的优化方法。对于数据量大到百万级别的MySQL表来说，查询效率的提升至关重要。有时，一条包含复杂查询条件的SQL语句，在拥有数百万条记录的大表上执行时，其查询时间可能会令人无法忍受。为了提高SQL语句的查询效率，优化变得十分必要。以下是网络上广泛流传的针对MySQL查询语句的30种优化方法，这里我为大家简要介绍其中的一些关键点。

要避免在where子句中使用!=或<>操作符，因为这可能导致MySQL放弃使用索引而进行全面表扫描。在编写查询时，应尽量优化以避免全表扫描。考虑在where子句以及order by涉及的列上建立索引，这将大大提高查询速度。

尽量避免在where子句中对字段进行null值判断。如果必须这样做，可以考虑为该字段设置默认值，然后在查询时避免null值判断。同样，避免在where子句中使用or连接多个条件，这也会导致全表扫描。对于这种情况，可以尝试使用union all将多个查询结果合并。

某些特定的查询方式也可能导致全表扫描。例如，包含前置百分号的查询语句（如like ‘%c’）可能会导致效率低下。为了提高效率，可以考虑使用全文检索技术。要慎用in和not in操作符，可以使用between操作符替代某些连续的数值范围查询。

需要注意的是，如果在where子句中使用参数或变量，也可能导致全表扫描。为了避免这种情况，可以尝试强制查询使用特定的索引。避免在where子句中对字段进行表达式操作或函数操作。这些操作可能导致MySQL放弃使用索引而进行全表扫描。为了优化这类查询，可以尝试调整查询语句的结构。例如，使用like操作符替代某些函数操作。

在使用复合索引时，必须注意到只有在条件语句中使用了该索引的第一个字段时，系统才会使用该索引。应尽量让字段顺序与索引顺序保持一致。要避免在“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则可能会影响索引的正确使用。

通过遵循这些优化建议，我们可以显著提高MySQL数据库的查询效率，从而改善用户体验并提升系统的整体性能。在数据库查询优化和编程实践中，有一些关键的准则和建议需要我们遵循。下面是对这些内容的生动描述和深入解读：

1. 避免编写无意义的查询，如使用 `select col1,col2 into t from t where 1=0`。这种查询不会返回任何结果，却会消耗系统资源。我们应直接创建表结构，如 `create table t(...)`，以有效利用资源。

2. 在处理关联查询时，使用 `exists` 替代 `in` 通常是一个更好的选择。例如，用 `select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)` 替代 `select num from a where num in(select num from b)`，这样可以提高查询效率。

3. 并非所有索引都能有效提高查询效率。当索引列有大量重复数据时，SQL查询可能不会利用索引。例如，性别字段如果男女各占一半，那么即使在这个字段上建立索引，对查询效率的影响可能并不大。

5. 应避免更新聚集索引数据列，因为这会改变表记录的物理存储顺序，消耗大量资源。如果系统频繁更新这类数据，就需要考虑是否应该使用非聚集索引。

6. 在设计数据库和编写查询时，尽量使用数字型字段。如果字段只包含数值信息，就不要将其设计为字符型，这样可以提高查询和连接的性能，并减少存储开销。

7. 使用 `varchar/nvarchar` 代替 `char/nchar`。变长字段可以节省存储空间，提高查询效率。

8. 查询时应避免返回不需要的字段，使用具体的字段列表代替 ``。

9. 尽量使用表变量代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意其索引的使用。

10. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统资源的消耗。

11. 临时表在某些情况下是可以使用的，例如需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。对于一次性事件，最好使用导出表。

13. 使用临时表时，务必显式删除，先截断表然后删除表，以避免长时间锁定系统表。

15. 在可能的情况下，先尝试基于集的方法解决问题。基于集的方法通常更有效。但对于小型数据集和需要引用多个表的情况，游标方法可能是更好的选择。

16. 在存储过程和触发器的开始和结束时分别设置 `SET NOCOUNT ON` 和 `SET NOCOUNT OFF`，以提高性能并避免向客户端发送过多的消息。

17. 避免向客户端返回大量数据，应考虑需求是否合理。同时避免大事务操作以提高系统并发能力。这些实践有助于优化数据库性能并提升用户体验。遵循这些准则和建议可以帮助我们更有效地进行数据库编程和查询优化。