慢查询基础的优化数据访问

2023-11-21 133 阅读2分钟

1. 应用程序是否检索了过多的数据：

行级优化：

仅检索需要的列： 确保查询中只包含实际需要的列，而不是全部列。避免不必要的数据传输和处理。
LIMIT 和 OFFSET 使用： 使用LIMIT和OFFSET来限制结果集的大小，避免一次性检索大量数据。
分页查询： 对于分页显示的情况，可以使用合理的分页机制，避免一次性加载全部分页数据。
避免 SELECT "*"：明确指定需要的列，而不是使用SELECT "*"，这样可以减少不必要的数据访问。

列级优化：

索引的优化： 确保查询中涉及的列上有适当的索引，以提高检索效率。
使用合适的数据类型： 选择合适的数据类型，避免使用过大或不必要的数据类型，减少存储和检索的开销。

2. MySQL 服务器是否在分析了过多的数据行：

表级优化：

使用合适的存储引擎： 不同的存储引擎对于查询和锁的处理方式不同，选择合适的存储引擎可以提高性能。
表的垂直分割： 将表按列进行垂直分割，将经常使用的列和不经常使用的列存储在不同的表中，降低单个查询涉及的列数。

索引的优化：

复合索引： 对于经常一起使用的列，可以创建复合索引，提高多列条件查询的效率。
覆盖索引： 确保索引覆盖查询中所需的列，减少回表操作，提高性能。
索引的统计信息： 定期更新索引的统计信息，确保优化器能够选择最优的执行计划。