①请求了多余数据：
— 查出全部结果集：若数据库有1000行数据，但
仅需10行，决解办法
LIMIT 10
— 取出所有列：取数据时取出不必要列
SELECT * FROM test;
X
SELECT id,name FROM test; 对，假设仅需执行获取id和name
— 查询重复数据：如用户头像需多次取出，此时应将数据缓存起来
②重构查询方式：
— 复杂查询切换为简单查询
— 切分查询：
注：将大量数据 删除分批次，
减小对服务器的
压力(如：删除过期账号的存储过程如何编写)
— 分解关联查询：
优势：
缓存效率更高，单个查询减少
锁的竞争，查询
效率提升，减少
冗余查询记录，易实现
哈希
③查询执行基础：
④查询优化器局限性：
— 关联子查询：
IN()用于子查询性能特别糟，要么分解，要么改EXISTS 如下：
— UNION的限制：合并多个结果集
— 索引合并优化：多个独立索引自动合并成联合索引
— 等值传递：非常大的IN()列表会带来额外的消耗
— 并行执行：mysql无法利用多核来并行执行查询
— 哈希关联：自定义的哈希关联
— 松散索引扫面：mysql5.6后版本支持
— 最大值和最小值优化：
优化后：
注：这个策略尽可能少的扫面数目
— 在同一表上查询更新：mysql不允许在同一表上同时查询和更新
⑤查询优化器提示：
— HIGH_PRORITY、LOW_PRIORITY：调整sql语句优先级
— DELAYED：日志系统-用于大量写入且客户端不需要等待单条I/O完成
— STRAIGHT_JOIN：减少优化器的搜索时间
— SQL_SMALL_RESULT、SQL_BIG_RESULT：告诉优化器对group by、distinct使用内存临时表/磁盘临时表
— SQL_BUFFER_RESULT：结果放在临时表并尽快释放，服务器需要更多内存
— SQL_CACHE、SQL_NO_CACHE：结果是否存在查询缓存
— FOR UPDATE、LOCK IN SHARE MODE：排它锁、共享锁
— USE INDEX、IGNORE INDEX、FORCE INDEX：使用或不使用哪些索引
注：对于新版本(5.5及以上)的mysql有相关优化策略，往往自己随意使用会导致相关优化策略 失效
⑥优化特定类型的查询：
— 优化COUNT()：
简单优化：
SELECT COUNT(*) FROM world where id>5; 改为—>
SELECT (SELECT COUNT(*) FROM world) – COUNT(*) FROM world where id
查询多个总数：
SELECT COUNT(color=’red’ OR NULL) as red, COUNT(color=’blue’ OR NULL) as blue
FROM world;
— 优化关联查询：
无特殊要求，仅在关联查询的第二个表中间索引
关联查询中在GROUP BY、ORDER BY最好仅涉及一个表的列
— 优化子查询：子查询尽可能用关联查询替代
— 优化GROUP BY、DISTINCT：
使用关联查询时仅使用表标识分组效率更高
·
— 优化LIMIT分页：偏移量大时，limit分页会进行全表扫描
针对limit，延迟关联：
将limit改为between：
记录上次查询标识，然后加入where
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