where语句的优化

1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作

select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;

优化后:

Select id from uinfo_jifen where jifen>600000;

2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致mysql放弃使用索引

select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11-22')=0

优化后

select uid from imid where create_time> ='2011-11-21‘ and create_time

索引的优化

MySQL只有对以下操作符才使用索引：，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。

尽量不要写!=或者<>的sql，用between或> and

Order by 、Group by 、Distinct 最好在需要这个列上建立索引，利于索引排序

尽量利用mysql索引排序

没办法的情况下，使用强制索引Force index(index_name)

尽量避勉innodb用非常大尺寸的字段作为主键

较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引;

选择性高的字段比较适合创建索引;

作为表关联字段一般都需要创索引.

更新非常频繁的字段不适合创建索引;

不会出现在 WHERE 子句中的字段不该创建索引.

选择性太低的字段不适合单独创建索引

尽量不要用子查询

mysql> explain select uid_,count(*) from smember_6 where uid_ in (select uid_ from alluid) group byuid_;| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+--------------------+-----------+-------+---------------+---------+---------+------+----------+--------------------------+

| 1 | PRIMARY | smember_6 | index | NULL | PRIMARY | 8 | NULL | 53431264 | Using where; Using index |

| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | alluid | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2448 | Using where |

--优化后

| mysql> explain select a.uid_,count(*) from smember_6 a,alluid b where a.uid_=b.uid_ group byuid_;+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+------------+------+---------------------------------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+------------+------+---------------------------------+

| 1 | SIMPLE | b | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2671 | Using temporary; Using filesort |

| 1 | SIMPLE | a | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | ssc.b.uid_ | 1 | Using index

Join的优化

如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)

表的优化

尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。

不要以为 NULL 不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。

当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。

下面摘自MySQL自己的文档：

“NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.”

固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

垂直分割

"垂直分割"是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。(以前，在银行做过项目，见过一张表有100多个字段，很恐怖)

示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢？ 这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。

示例二： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。

另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。

越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。

参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。

如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表，配置表)，那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子(2009年11月06日)，一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，因为里面有一千六百万条数据。