1,表设计一定要优化,冗余数据最少,少用连接查询.如果在实际应用中,使用了极其复杂的连接,子查询,则数据表的设计得要重新考虑了. 2,尽量用char而不是varchar,因为固定长度得string用起来更快.在当今硬盘容量越来越大的情况下,牺牲点存储空间而换得查询速度得提升是值得的. 3,通过简化权限来提高查询速度.如果一个查询之前要执行很多权限验证,则查询速度会慢下来,不妨试着在mysql中用root登录与用你新建的有权限控制的用户登录的速度,就可以看出来了,root登录,一下子就进入了,而普

OR.in和union all 查询效率到底哪个快. 网上很多的声音都是说union all 快于 or.in,因为or.in会导致全表扫描,他们给出了很多的实例. 但真的union all真的快于or.in?本文就是采用实际的实例来探讨到底是它们之间的效率. 1:创建表,插入数据.数据量为1千万[要不效果不明显]. drop table if EXISTS BT; create table BT( ID int(10) NOT NUll, VName varchar(20) DEFAULT '

索引的概念 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.在没有索引的情况下,数据库会遍历全部数据后选择符合条件的:而有了相应的索引之后,数据库会直接在索引中查找符合条件的选项.如果我们把SQL语句换成"SELECT * FROM 表名 WHERE id=2000000",那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位

mysql in 子查询 效率慢 优化(转) 现在的CMS系统.博客系统.BBS等都喜欢使用标签tag作交叉链接,因此我也尝鲜用了下.但用了后发现我想查询某个tag的文章列表时速度很慢,达到5秒之久!百思不解(后来终于解决),我的表结构是下面这样的,文章只有690篇. 文章表article(id,title,content)标签表tag(tid,tag_name)标签文章中间表article_tag(id,tag_id,article_id)其中有个标签的tid是135,我帮查询标签tid是13

> 参考的优秀文章 优化LIMIT分页--<高性能MySQL>(电子工业出版社) > 场景描述 遇到一个场景:查询排序后的结果集较大,我们采用分页显示,每页显示20条记录,但是查询效率还是不尽理想. 结果,采用以下两个手段优化效率: 1.对排序的字段加上索引(普通索引,即BTREE),加了索引后,普通查询的效率加快了,但偏移量大的数据(比如排序靠后的数据)查询还是较慢. 2.借鉴<高性能MySQL>的手段,减少扫描范围.延迟关联,偏移量大的数据查询效率也得到优化. &g

[size=5][color=Red]提高MySQL数据库查询效率的几个技巧(转)[/color][/size]      MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试. l 使用statement进行绑定查询 使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再

在实际项目中,当MySQL表的数据达到百万级别时候,普通查询效率直线下降,而且当使用的where条件较多,其查询效率是让人无法容忍的.假如一个taobao订单查询详情要几十秒,可想而知的用户体验是多差. 查询效率慢的原因:1:没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效:null.!=.<>.or连接.in(非要使用,可用关键字exist替代)和not in.'%abc%':使用参数:num=@num.表达式操作:where num/2=100.函数操作:where subst

一.数据库的优化 1.优化索引.SQL 语句.分析慢查询: 2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库: 3.使用缓存,把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中,能节约磁盘IO: 4.优化硬件:采用SSD,使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等: 5.采用MySQL 内部自带的表分区技术,把数据分层不同的文件,能够提高磁盘的读取效率: 6.垂直分表:把一些不经常读的数据放在一张表里,节约磁盘I/O: 7.主从分离读写:采用主从复制把数据库的读操作和写入操作

OR.in和union all 查询效率到底哪个快. 网上很多的声音都是说union all 快于 or.in,因为or.in会导致全表扫描,他们给出了很多的实例. 但真的union all真的快于or.in?本文就是采用实际的实例来探讨到底是它们之间的效率. 1:创建表,插入数据.数据量为1千万[要不效果不明显]. drop table if EXISTS BT; create table BT( ID int(10) NOT NUll, VName varchar(20) DEFAULT '

mysql 中合并查询结果union用法 or.in与union all 的查询效率 (2016-05-09 11:18:23) 转载▼ 标签: mysql union or in 分类: mysql 问题一 mysql 中合并查询结果union用法 今天来写写union的用法及一些需要注意的. union:联合的意思,即把两次或多次查询结果合并起来. 要求:两次查询的列数必须一致 推荐:列的类型可以不一样,但推荐查询的每一列,想对应的类型以一样 可以来自多张表的数据:多次sql语句取出的列名可

在数据库设计的时候,我们经常会需要设计时间字段,在MYSQL中,时间字段可以使用int.timestamp.datetime三种类型来存储,那么这三种类型哪一种用来存储时间性能比较高,效率好呢?飘易就这个问题,来一个实践出真知吧. MYSQL版本号:5.5.19 建立表: CREATE TABLE IF NOT EXISTS `datetime_test` ( `id` int(11) NOT NULL, `d_int` int(11) NOT NULL DEFAULT '', `d_times

1.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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

看了好多资料都说 varchar(size) 可变长度的字符值,节省空间,查询效率低 char(size) 固定长度的字符值,浪费空间,查询效率高 但是实际测试  char(100)   varchar(100)   300W条数据 从查询方面的角度来说,还是varchar毕竟靠谱 查询效率(在没有使用索引的情况下):   varchar的字段查询要比char快 通过对比  char100 需要查询时间1.10s   而varchar100 需要时间是973ms  欢迎大家指正!!

1.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. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

1.直接使用数据库提供的SQL语句 limit M ,N SELECT * from message limit 0 , 10 ; -- 0.044 SELECT * from message limit 100 , 10 ; -- 0.084 SELECT * from message limit 1000 , 10 ; -- 0.087 SELECT * from message limit 10000 , 10 ; -- 0.102 SELECT * from message limit

开发经常遇到分页查询的需求,但是当翻页过多的时候,就会产生深分页,导致查询效率急剧下降. 有没有什么办法,能解决深分页的问题呢? 本文总结了三种优化方案,查询效率直接提升10倍,一起学习一下. 1. 准备数据 先创建一张用户表,只在create_time字段上加索引: CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',

mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时

1.开篇 之前上一篇的随笔基本上是单表的查询,也是mysql查询的一个基本.接下来我们要看看两个表以上的查询如何得到我们想要的结果. 在学习的过程中我们一起进步,成长.有什么写的不对的还望可以指出. 2.查询 (1)多表之间的查询(笛卡尔积) 100* 100 = 10000   查询的数据量可能非常大 SELECT pj_appoint_order.user_name,pj_user_account.account_name FROM pj_appoint_order,pj_user_acco

先上代码吧 SELECT `notice`.`id` , `notice`.`fid` , `notice`.`has_read` , `notice`.`notice_time` , `notice`.`read_time` , `f`.`fnum` , `f`.`forg` , `f`.`fdst` , `f`.`actual_parking` AS `parking` , `f`.`scheduled_deptime` , `f`.`estimated_deptime` , `f`.`ac

FROM : 通过协程实现mysql查询的异步化 前言 最近学习了赵海平的演讲,了解到facebook的mysql查询可以进行异步化,从而提高性能.由于facebook实现的比较早,他们不得不对php进行hack才得以实现.现在的php5.5,已经无需hack就可以实现了.对于一个web网站的性能来说,瓶颈多半是来自于数据库.一般数据库查询会在某个请求的整体耗时中占很大比例.如果能提高数据库查询的效率,网站的整体响应时间会有很大的下降.如果能实现mysql查询的异步化,就可以实现多条sql语句同