mysql查询速度慢如何分析-mysql如何提高查询速度(7-4-47)

更新时间：2024-07-03 分类：MySQL 浏览量：2

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1、使用索引提高查询速度前言在web开发中，页面模板，业务逻辑（包括缓存、连接池）和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。

2、在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。

3、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。

4、通常我们在编写SQL是会写出类似如下的SQL来执行，有 where、order by、limit 等条件来查询。那么接下来小二一个一个慢慢增加字段来分析分析，怎么根据业务场景来设计索引。

查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

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。

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name（index_col_name，...）； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。

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。

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。

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。

数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。

1、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。

2、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

3、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。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。