mysql優(yōu)化方法(mysql優(yōu)化的常用方法)
1.mysql優(yōu)化的常用方法有哪些
1.對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index（索引名）） where num=@num
8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為：
select id from t where num=100*2
9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id
應(yīng)改為：
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate
2.mysql的優(yōu)化方法
MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會(huì)越快。因此，在創(chuàng)建表的時(shí)候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。例如，在定義郵政編碼這個(gè)字段時(shí)，如果將其設(shè)置為CHAR(255)，顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因?yàn)镃HAR(6)就可以很好的完成任務(wù)了。同樣的，如果可以的話，我們應(yīng)該使用MEDIUMINT而不是 BIGIN來定義整型字段。
另外一個(gè)提高效率的方法是在可能的情況下，應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOT NULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。
對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因?yàn)樵贛ySQL中，ENUM類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理，而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。
3.MySQL數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化有哪些技巧
1.存儲(chǔ)引擎的選擇如果數(shù)據(jù)表需要事務(wù)處理，應(yīng)該考慮使用InnoDB，因?yàn)樗耆螦CID特性。如果不需要事務(wù)處理，使用默認(rèn)存儲(chǔ)引擎MyISAM是比較明智的。并且不要嘗試同時(shí)使用這兩個(gè)存儲(chǔ)引擎。思考一下：在一個(gè)事務(wù)處理中，一些數(shù)據(jù)表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM.結(jié)果呢？整個(gè)subject將被取消，只有那些在事務(wù)處理中的被帶回到原始狀態(tài)，其余的被提交的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存，這將導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫的沖突。然而存在一個(gè)簡單的方法可以同時(shí)利用兩個(gè)存儲(chǔ)引擎的優(yōu)勢。目前大多數(shù)MySQL套件中包括InnoDB、編譯器和鏈表，但如果你選擇MyISAM，你仍然可以單獨(dú)下載InnoDB，并把它作為一個(gè)插件。很簡單的方法，不是嗎？
2.計(jì)數(shù)問題如果數(shù)據(jù)表采用的存儲(chǔ)引擎支持事務(wù)處理（如InnoDB），你就不應(yīng)使用COUNT（*)計(jì)算數(shù)據(jù)表中的行數(shù)。這是因?yàn)樵诋a(chǎn)品類數(shù)據(jù)庫使用COUNT（*)，最多返回一個(gè)近似值，因?yàn)樵谀硞€(gè)特定時(shí)間，總有一些事務(wù)處理正在運(yùn)行。如果使用COUNT（*)顯然會(huì)產(chǎn)生bug，出現(xiàn)這種錯(cuò)誤結(jié)果。
3.反復(fù)測試查詢查詢最棘手的問題并不是無論怎樣小心總會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，并導(dǎo)致bug出現(xiàn)。恰恰相反，問題是在大多數(shù)情況下bug出現(xiàn)時(shí)，應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫已經(jīng)上線。的確不存在針對該問題切實(shí)可行的解決方法，除非將測試樣本在應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。任何數(shù)據(jù)庫查詢只有經(jīng)過上千個(gè)記錄的大量樣本測試，才能被認(rèn)可。
4.避免全表掃描通常情況下，如果MySQL（或者其他關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型）需要在數(shù)據(jù)表中搜索或掃描任意特定記錄時(shí)，就會(huì)用到全表掃描。此外，通常最簡單的方法是使用索引表，以解決全表掃描引起的低效能問題。然而，正如我們在隨后的問題中看到的，這存在錯(cuò)誤部分。
5.使用“EXPLAIN”進(jìn)行查詢當(dāng)需要調(diào)試時(shí)，EXPLAIN是一個(gè)很好的命令，下面將對EXPLAIN進(jìn)行深入探討。
4.mysql 優(yōu)化包括哪些內(nèi)容
mysql的優(yōu)化大的有兩方面：1、配置優(yōu)化 配置的優(yōu)化其實(shí)包含兩個(gè)方面的：操作系統(tǒng)內(nèi)核的優(yōu)化和mysql配置文件的優(yōu)化 1）系統(tǒng)內(nèi)核的優(yōu)化對專用的mysql服務(wù)器來說，無非是內(nèi)存實(shí)用、連接數(shù)、超時(shí)處理、TCP處理等方面的優(yōu)化，根據(jù)自己的硬件配置來進(jìn)行優(yōu)化，這里不多講； 2)mysql配置的優(yōu)化，一般來說包含：IO處理的常用參數(shù)、最大連接數(shù)設(shè)置、緩存使用參數(shù)的設(shè)置、慢日志的參數(shù)的設(shè)置、innodb相關(guān)參數(shù)的設(shè)置等，如果有主從關(guān)系在設(shè)置主從同步的相關(guān)參數(shù)即可，網(wǎng)上的相關(guān)配置文件很多，大同小異，常用的設(shè)置大多修改這些差不多就夠用了。
2、sql語句的優(yōu)化1、盡量稍作計(jì)算 Mysql的作用是用來存取數(shù)據(jù)的，不是做計(jì)算的，做計(jì)算的話可以用其他方法去實(shí)現(xiàn)，mysql做計(jì)算是很耗資源的。2.盡量少 join MySQL 的優(yōu)勢在于簡單，但這在某些方面其實(shí)也是其劣勢。
MySQL 優(yōu)化器效率高，但是由于其統(tǒng)計(jì)信息的量有限，優(yōu)化器工作過程出現(xiàn)偏差的可能性也就更多。對于復(fù)雜的多表 Join，一方面由于其優(yōu)化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能表現(xiàn)離 Oracle 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫前輩還是有一定距離。
但如果是簡單的單表查詢，這一差距就會(huì)極小甚至在有些場景下要優(yōu)于這些數(shù)據(jù)庫前輩。3.盡量少排序 排序操作會(huì)消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場景下會(huì)較大影響 SQL的響應(yīng)時(shí)間。
對于MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如： 通過利用索引來排序的方式進(jìn)行優(yōu)化 減少參與排序的記錄條數(shù) 非必要不對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序4.盡量避免 select * 在數(shù)據(jù)量少并且訪問量不大的情況下，select * 沒有什么影響，但是量級達(dá)到一定級別的時(shí)候，在執(zhí)行效率和IO資源的使用上，還是有很大關(guān)系的，用什么字段取什么字段，減少不必要的資源浪費(fèi)。 之前遇到過因?yàn)橐粋€(gè)字段存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)比較大，并發(fā)高的情況下把網(wǎng)絡(luò)帶寬跑滿的情況，造成網(wǎng)站打不開或是打開速度極慢的情況。
5.盡量用 join 代替子查詢 雖然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查詢比起來還是有非常大的性能優(yōu)勢。MySQL 的子查詢執(zhí)行計(jì)劃一直存在較大的問題，雖然這個(gè)問題已經(jīng)存在多年，但是到目前已經(jīng)發(fā)布的所有穩(wěn)定版本中都普遍存在，一直沒有太大改善。
雖然官方也在很早就承認(rèn)這一問題，并且承諾盡快解決，但是至少到目前為止我們還沒有看到哪一個(gè)版本較好的解決了這一問題。6.盡量少 or 當(dāng) where 子句中存在多個(gè)條件以“或”并存的時(shí)候，MySQL 的優(yōu)化器并沒有很好的解決其執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化問題，再加上 MySQL 特有的 SQL 與 Storage 分層架構(gòu)方式，造成了其性能比較低下，很多時(shí)候使用 union all 或者是union（必要的時(shí)候）的方式來代替“or”會(huì)得到更好的效果。
7.盡量用 union all 代替 union union 和 union all 的差異主要是前者需要將兩個(gè)（或者多個(gè)）結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作，這就會(huì)涉及到排序，增加大量的 CPU 運(yùn)算，加大資源消耗及延遲。所以當(dāng)我們可以確認(rèn)不可能出現(xiàn)重復(fù)結(jié)果集或者不在乎重復(fù)結(jié)果集的時(shí)候，盡量使用 union all 而不是 union。
8.盡量早過濾 這一優(yōu)化策略其實(shí)最常見于索引的優(yōu)化設(shè)計(jì)中（將過濾性更好的字段放得更靠前）。 在 SQL 編寫中同樣可以使用這一原則來優(yōu)化一些 Join 的 SQL。
比如我們在多個(gè)表進(jìn)行分頁數(shù)據(jù)查詢的時(shí)候，我們最好是能夠在一個(gè)表上先過濾好數(shù)據(jù)分好頁，然后再用分好頁的結(jié)果集與另外的表 Join，這樣可以盡可能多的減少不必要的 IO 操作，大大節(jié)省 IO 操作所消耗的時(shí)間。9.避免類型轉(zhuǎn)換 這里所說的“類型轉(zhuǎn)換”是指 where 子句中出現(xiàn) column 字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時(shí)候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換：A：人為在column_name 上通過轉(zhuǎn)換函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 直接導(dǎo)致 MySQL（實(shí)際上其他數(shù)據(jù)庫也會(huì)有同樣的問題）無法使用索引，如果非要轉(zhuǎn)換，應(yīng)該在傳入的參數(shù)上進(jìn)行轉(zhuǎn)換 B：由數(shù)據(jù)庫自己進(jìn)行轉(zhuǎn)換 如果我們傳入的數(shù)據(jù)類型和字段類型不一致，同時(shí)我們又沒有做任何類型轉(zhuǎn)換處理，MySQL 可能會(huì)自己對我們的數(shù)據(jù)進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換操作，也可能不進(jìn)行處理而交由存儲(chǔ)引擎去處理，這樣一來，就會(huì)出現(xiàn)索引無法使用的情況而造成執(zhí)行計(jì)劃問題。
以上兩種情況在開發(fā)者因?yàn)槟撤N原因經(jīng)常會(huì)有，本來可以用到索引的結(jié)果類型不對沒有用到索引，或是因?yàn)轭愋筒粚τ钟性浇绲那闆r發(fā)生造成無法使用索引的情況，結(jié)果造成很嚴(yán)重的事故。10.優(yōu)先優(yōu)化高并發(fā)的 SQL，而不是執(zhí)行頻率低某些“大”SQL 對于破壞性來說，高并發(fā)的 SQL 總是會(huì)比低頻率的來得大，因?yàn)楦卟l(fā)的 SQL 一旦出現(xiàn)問題，甚至不會(huì)給我們?nèi)魏未⒌臋C(jī)會(huì)就會(huì)將系統(tǒng)壓跨。
而對于一些雖然需要消耗大量 IO 而且響應(yīng)很慢的 SQL，由于頻率低，即使遇到，最多就是讓整個(gè)系統(tǒng)響應(yīng)慢一點(diǎn)，但至少可能撐一會(huì)兒，讓我們有緩沖的機(jī)會(huì)。11.從全局出發(fā)優(yōu)化，而不是片面調(diào)整 SQL 優(yōu)化不能是單獨(dú)針對某一個(gè)進(jìn)行，而應(yīng)充分考慮系統(tǒng)中所有的 SQL，尤其是在通過調(diào)整索引優(yōu)化 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃的時(shí)候，千萬不能顧此失彼，因小失大。
12.盡可能對每一條運(yùn)行在數(shù)據(jù)庫中的SQL進(jìn)行 explain 優(yōu)化 SQL，需要做到心中有數(shù)，知道。
5.講述mysql數(shù)據(jù)表幾種有效優(yōu)化方法
下面我們要四種關(guān)于mysql教程數(shù)據(jù)表幾種有效優(yōu)化方法
哦，從而提高mysql數(shù)據(jù)庫教程在應(yīng)用方面的數(shù)據(jù)吞吐能力。
一、優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型
select * from tablename procedure analyse();
select * from tablename procedure analyse(16.265);
上面輸出一列信息，牟你數(shù)據(jù)表的字段提出優(yōu)化建義，
二、通過拆分表提高數(shù)據(jù)訪問效率
拆分一是指針對表進(jìn)行拆分，如果是針對myisam類型的表進(jìn)行處理的話，可以有兩種拆分方法
1、是垂直拆分，把主要的與一些散放到一個(gè)表，然后把主要的和另外的列放在另一張表。
2、水平拆分方法，根據(jù)一列或多列的值把數(shù)據(jù)行放到兩個(gè)獨(dú)立的表中，水平拆分通常幾種情況。
表很大，拆分后可降低查詢時(shí)數(shù)據(jù)和索引的查詢速度，同時(shí)也降低了索引的層數(shù)，提高查詢的速度。
表中的數(shù)據(jù)本來就有獨(dú)立性，表中分別記錄各個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)或不同時(shí)期的數(shù)據(jù)，特別是有些數(shù)據(jù)常用，廁國一些數(shù)據(jù)不常用的情況下，
需要把數(shù)據(jù)存放到多個(gè)不同的介質(zhì)上。
三、逆規(guī)范化
四、使用中間表優(yōu)化方法對于數(shù)據(jù)庫教程大的表，在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)查詢時(shí)通常會(huì)比較慢的，并且還要考慮查詢是否會(huì)對在線應(yīng)用產(chǎn)生影響，通常這種情況下我們使用中間表可以提高查詢統(tǒng)計(jì)速度
6.優(yōu)化MYSQL數(shù)據(jù)庫的方法
(1).選取最適用的字段屬性，應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOT NULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。
(2).使用連接（JOIN）來代替子查詢（Sub-Queries）
(3).使用聯(lián)合（UNION）來代替手動(dòng)創(chuàng)建的臨時(shí)表
(4).盡量少使用 LIKE 關(guān)鍵字和通配符
(5).使用事務(wù)和外鍵
或者
(1).數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)方面，這是DBA和Architect的責(zé)任，設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)庫，必要的時(shí)候，去正規(guī)化（英文是這個(gè)：denormalize，中文翻譯成啥我不知道），允許部分?jǐn)?shù)據(jù)冗余，避免JOIN操作，以提高查詢效率
(2).系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，表散列，把海量數(shù)據(jù)散列到幾個(gè)不同的表里面.快慢表，快表只留最新數(shù)據(jù)，慢表是歷史存檔.集群，主服務(wù)器Read & write，從服務(wù)器read only，或者N臺(tái)服務(wù)器，各機(jī)器互為Master
(3).(1)和（2）超越PHP Programmer的要求了，會(huì)更好，不會(huì)沒關(guān)系.檢查有沒有少加索引
(4).寫高效的SQL語句，看看有沒有寫低效的SQL語句，比如生成笛卡爾積的全連接啊，大量的Group By和order by，沒有l(wèi)imit等等.必要的時(shí)候，把數(shù)據(jù)庫邏輯封裝到DBMS端的存儲(chǔ)過程里面.緩存查詢結(jié)果，explain每一個(gè)sql語句
(5).所得皆必須，只從數(shù)據(jù)庫取必需的數(shù)據(jù)，比如查詢某篇文章的評論數(shù)，select count(*) 。 where article_id = 就可以了，不要先select * 。 where article_id = 然后msql_num_rows.只傳送必須的SQL語句，比如修改文章的時(shí)候，如果用戶只修改了標(biāo)題，那就update 。 set title = where article_id = 不要set content = （大文本）
(6).必要的時(shí)候用不同的存儲(chǔ)引擎.比如InnoDB可以減少死鎖.HEAP可以提高一個(gè)數(shù)量級的查詢速度
7.優(yōu)化MYSQL數(shù)據(jù)庫常用的方法
1） 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)方面設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)庫，必要的時(shí)候，去正規(guī)化允許部分?jǐn)?shù)據(jù)冗余，避免 JOIN 操作，以提高查詢效率2） 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，表散列，把海量數(shù)據(jù)散列到幾個(gè)不同的表里面。
快慢表，快表只留最新數(shù)據(jù)，慢表是歷史存檔。集群，主服務(wù)器進(jìn)行讀寫，從服務(wù)器只讀，或者 N 臺(tái)服務(wù)器，各機(jī)器互為 Master3） 檢查有沒有少加索引4） 寫高效的 SQL 語句，減少低效的 SQL 語句，比如生成笛卡爾積的全連接，大量的 Group By 和 order by,limit 等等。
必要的時(shí)候，把數(shù)據(jù)庫邏輯封裝到 DBMS 端的存儲(chǔ)過程里面。緩存查詢結(jié)果，explain 每一個(gè) sql語句5） 必要的時(shí)候用不同的存儲(chǔ)引擎。
比如 InnoDB 可以減少死鎖， HEAP 可以提高一個(gè)數(shù)量級的查詢速度。
8.mysql數(shù)據(jù)庫表太大查詢慢優(yōu)化的幾種方法
優(yōu)化方案：
主從同步+讀寫分離：
這個(gè)表在有設(shè)備條件的情況下，讀寫分離，這樣能減少很多壓力，而且數(shù)據(jù)穩(wěn)定性也能提高
縱向分表：
根據(jù)原則，每個(gè)表最多不要超過5個(gè)索引，縱向拆分字段，將部分字段拆到一個(gè)新表
通常我們按以下原則進(jìn)行垂直拆分：（先區(qū)分這個(gè)表中的冷熱數(shù)據(jù)字段）
把不常用的字段單獨(dú)放在一張表；
把text,blob等大字段拆分出來放在附表中；
經(jīng)常組合查詢的列放在一張表中；
缺點(diǎn)是：很多邏輯需要重寫，帶來很大的工作量。
利用表分區(qū)：
這個(gè)是推薦的一個(gè)解決方案，不會(huì)帶來重寫邏輯等，可以根據(jù)時(shí)間來進(jìn)行表分區(qū)，相當(dāng)于在同一個(gè)磁盤上，表的數(shù)據(jù)存在不同的文件夾內(nèi)，能夠極大的提高查詢速度。
橫向分表：
1000W條數(shù)據(jù)不少的，會(huì)帶來一些運(yùn)維壓力，備份的時(shí)候，單表備份所需時(shí)間會(huì)很長，所以可以根據(jù)服務(wù)器硬件條件進(jìn)行水平分表，每個(gè)表有多少數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。
9.優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫的方法有哪些呢
#1： 使用索引 MySQL允許對數(shù)據(jù)庫表進(jìn)行索引，以此能迅速查找記錄，而無需一開始就掃描整個(gè)表，由此顯著地加快查詢速度。
每個(gè)表最多可以做到16個(gè)索引，此外MySQL還支持多列索引及全文檢索。 給表添加一個(gè)索引非常簡單，只需調(diào)用一個(gè)CREATE INDEX命令并為索引指定它的域即可。
列表A給出了一個(gè)例子：列表 Amysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username);Query OK, 1 row affected (0。15 sec)Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 這里，對users表的username域做索引，以確保在WHERE或者HAVING子句中引用這一域的SELECT查詢語句運(yùn)行速度比沒有添加索引時(shí)要快。
通過SHOW INDEX命令可以查看索引已被創(chuàng)建（列表B）。列表 Bmysql> SHOW INDEX FROM users;--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+| users | 1 | idx_username | 1 | username | A | NULL | NULL | NULL | YES | BTREE | |--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+1 row in set (0。
00 sec) 值得注意的是：索引就像一把雙刃劍。對表的每一域做索引通常沒有必要，且很可能導(dǎo)致運(yùn)行速度減慢，因?yàn)橄虮碇胁迦牖蛐薷臄?shù)據(jù)時(shí)，MySQL不得不每次都為這些額外的工作重新建立索引。
另一方面，避免對表的每一域做索引同樣不是一個(gè)非常好的主意，因?yàn)樵谔岣卟迦胗涗浀乃俣葧r(shí)，導(dǎo)致查詢操作的速度減慢。 這就需要找到一個(gè)平衡點(diǎn)，比如在設(shè)計(jì)索引系統(tǒng)時(shí)，考慮表的主要功能（數(shù)據(jù)修復(fù)及編輯）不失為一種明智的選擇。
#2： 優(yōu)化查詢性能 在分析查詢性能時(shí)，考慮EXPLAIN關(guān)鍵字同樣很管用。EXPLAIN關(guān)鍵字一般放在SELECT查詢語句的前面，用于描述MySQL如何執(zhí)行查詢操作、以及MySQL成功返回結(jié)果集需要執(zhí)行的行數(shù)。
下面的一個(gè)簡單例子可以說明（列表C）這一過程：列表 Cmysql> EXPLAIN SELECT city。name, city。
district FROM city, country WHERE city。countrycode = country。
code AND country。code = 'IND';+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index || 1 | SIMPLE | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4079 | Using where |+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+2 rows in set (0。
00 sec)這里查詢是基于兩個(gè)表連接。EXPLAIN關(guān)鍵字描述了MySQL是如何處理連接這兩個(gè)表。
必須清楚的是，當(dāng)前設(shè)計(jì)要求MySQL處理的是country表中的一條記錄以及city表中的整個(gè)4019條記錄。這就意味著，還可使用其他的優(yōu)化技巧改進(jìn)其查詢方法。
例如，給city表添加如下索引（列表D）：列表 Dmysql> CREATE INDEX idx_ccode ON city(countrycode);Query OK, 4079 rows affected (0。15 sec)Records: 4079 Duplicates: 0 Warnings: 0現(xiàn)在，當(dāng)我們重新使用EXPLAIN關(guān)鍵字進(jìn)行查詢時(shí)，我們可以看到一個(gè)顯著的改進(jìn)（列表E）：列表 Emysql> EXPLAIN SELECT city。
name, city。district FROM city, country WHERE city。
countrycode = country。code AND country。
code = 'IND';+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index || 1 | SIMPLE | city | ref | idx_ccode | idx_ccode | 3 | const | 333 | Using where |+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+2 rows in set (0。 01 sec) 在這個(gè)例子中，MySQL現(xiàn)在只需要掃描city表中的333條記錄就可產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果集，其掃描記錄數(shù)幾乎減少了90%！自然，數(shù)據(jù)庫資源的查詢速度更快，效率更高。
#3： 調(diào)整內(nèi)部變量 MySQL是如此的開放，所以可輕松地進(jìn)一步調(diào)整其缺省設(shè)置以獲得更優(yōu)的性能及穩(wěn)定性。 需要優(yōu)化的一些關(guān)鍵變量如下：改變索引緩沖區(qū)長度（key_buffer） 一般，該變量控制緩沖區(qū)的長度在處理索引表（讀/寫操作）時(shí)使用。
MySQL使用手冊指出該變量可以不斷增加以確保索引表的最佳性能，并推薦使用與系統(tǒng)內(nèi)存25%的大小作為該變量的值。 這是MySQL十分重要的配置變量之一，如果你對優(yōu)化和提高系統(tǒng)性能有興趣，可以從改變key_buffer_size變量的值開始。
改變表長（read_buffer_size） 當(dāng)一個(gè)查詢不斷地掃描某一個(gè)表，MySQL會(huì)為它分配一段內(nèi)存緩沖區(qū)。read_buffer_size變量控制這一緩沖區(qū)的大小。
如果你認(rèn)為連續(xù)掃描進(jìn)行得太慢，可以。
