MySQL查询优化笔记

• 访问的数据太多

方法：

1. 改变查询写法
2. 修改应用代码

语法解析器和预处理

通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗对应的****解析树。解析器将使用MySQL语法规则验证和解析查询。预处理器则根据一些MySQL规则进一步检查解析树是否合法。

• 使用更少的索引，避免创建过多的索引，因为创建索引会降低写入性能。

• 选择合适的数据类型，例如使用整数类型的主键和外键，比使用 UUID 类型的主键和外键更高效。

• 确保索引的选择性，即索引中不同的值数量与表中不同的值数量之比高于一个阈值，通常为 10% 左右。如果索引的选择性太低，则索引对查询的优化作用会非常有限。

• 在查询中避免使用 MySQL 不支持的函数，因为这会导致无法使用索引。

• 使用覆盖索引，即只需要通过索引就可以返回查询结果，而不必访问表的其它列。这可以大大提高查询性能。

• 对大表使用分区，将表分成多个子表，根据分区键将数据存放到不同的子表中，可以更快地进行查询和删除操作。

常见的优化：

• 使用 LIMIT 限制查询结果，避免返回过多的行。

• 在查询中使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 子查询，而不是使用 IN 或 NOT IN 子查询。

• 避免在查询中使用 LIKE 子句，尤其是在通配符出现在 LIKE 子句的开头位置时。

• 使用 UNION 或 UNION ALL 合并多个查询结果，避免使用子查询。

• 使用 GROUP BY 和聚合函数来聚合数据，而不是使用 DISTINCT 关键字。

• 避免在查询中使用 ORDER BY 子句，尤其是在处理大量数据时。

• 在使用 JOIN 操作时，使用 INNER JOIN 操作而不是 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 操作，以提高查询性能。

• 避免在查询中使用 OR 运算符，尤其是在查询条件很多的情况下。