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MySQL 中的查询优化对于提高数据库性能至关重要，尤其是在处理大型数据集时

Mary-Kate Olsen

发布： 2024-12-25 00:46:11

原创

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Query optimization in MySQL is crucial for improving database performance, especially when dealing with large datasets

1. 使用正确的索引

索引通过减少扫描的数据量来加速数据检索

SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

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如果多次查询表的某一列，则为该列创建索引
如果您或您的应用根据条件需要来自多个列的数据，则创建复合索引

2.避免选择*

仅选择那些需要的列，如果您选择所有不需要的列，这只会消耗更多的服务器内存并导致服务器在高负载或频率时间下变慢

例如，您的表包含诸如created_at和updated_At以及时间戳之类的列，然后避免选择*，因为它们在正常情况下不需要

低效查询

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

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优化查询

SELECT order_id, customer_id FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

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优化连接

确保 JOIN 条件中使用的列上存在索引。

如果您使用主键连接表，则无需创建，因为主键已经是索引

SELECT orders.order_id, customers.name FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE customers.country = 'USA';

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在上面的查询中，orders.customer_id 需要被索引，并且它与另一个表的关系

customers.id是customers表的主键，所以不需要创建索引

customers.country 需要被索引，因为它是一个条件

5.避免子查询；使用连接代替

6.使用查询缓存

如果您的查询结果不经常更改，请使用 MySQL 的查询缓存。

例如用户和订单列表以及其他不经常更改的内容

7. 对大表进行分区

CREATE TABLE orders (
    order_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    ...
    PRIMARY KEY (order_id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

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