一:在查询语句时,应该注意的优化问题

  - SELECT语句务必指明字段名称

    - SELECT * 会增加很多不必要的消耗(CPU、IO、内存、网络带宽)

    - 同时会让 Mysql 优化器无法优化

  - 在确定数据集大小的情况下,使用 limit 指明 数据数量

    - Mysql 是在先返回结果集之后再进行计算,然后抛弃其中大部分数据

  - 筛选时注意字符类型

    - 避免SQL 隐式转换,导致索引失效

  - SQL 语句中 IN 包含的值不应过多

    - MySQL对于 In 做了相应的优化,即将 In 中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。

    - 但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。

  - 排序在任何时候的消耗都是昂贵的

    - 尽量在需要排序的字段建立索引。

  - 如果一定要使用 OR 的话

    - 请在 OR 的两侧都加上索引

  - 尽量用 union all 代替 union

    - union 和 union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗及延迟。

    - 当然,union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

  - 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

    - 对于 null 的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

  - 注意范围查询语句

    - 对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如between、>、<等条件时,会造成后面的索引字段失效。

  - 模糊匹配的时候%不要在头部

    - 会导致索引列的失效

  - 关联查询

    - 确保关联查询的 ON 键上都有索引

二 :Count( ) 优化

   - 概述

    - 通常来说,Count() 都需要扫描大量的行,才能获得精确的数据,因此优化是困难的。

    -  ‘快速/精确/实现简单’,三者只能满足其二。必须舍弃掉一个。

   - Count 真正的作用

    - 统计某个列值的数量(不为null)

    - 统计结果集行数

      -  当Mysql确认括号内的表达式不可能为空时,实际上就是在统计行数.

      -  最简单的就是当我们使用 Count(*) 时候,这种时候通配符 * 并不会像我们猜想那样扩展成所有列,而是直接统计所有行数。

  

  - 常见的问题是

    -  在括号内指定了列却希望统计结果集的行数。 如果你希望知道的是结果集的行数,请使用Count(*),这样最清晰,性能也会很好。

  

  - 关于MyISAM 的 Count 神话

    - 在 没有任何 Where 的条件下, Count(*) 才是很快的。

    - 当存在 Where 的字句时候,就和其他引擎没什么区别了。

  

  - 优化方案

    - 可以使用近似值 EXPLAIN 获取近似值,但是,他可能是不准确的。

    - 可以使用 Redis / memcache 缓存数量。

    - 建立汇总表,维护数量。

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