1. 在一切用于where,order by和group by的列上增加索引
索引除了可以确保唯一的标记一条纪录，还能是MySQL服务器更快的从数据库中猎取效果。索引在排序中的作用也非常大。
Mysql的索引能够会占有分外的空间，并且会肯定水平上下降插进去，删除和更新的机能。然则，假如你的表格有凌驾10行数据，那末索引就可以极大的下降查找的实行时间。
强烈建议运用“最坏状况的数据样本”来测试MySql查询，从而更清楚的相识查询在生产中的行动体式格局。
假定你正在一个凌驾500行的数据库表中实行以下的查询语句：
mysql>select customer_id, customer_name from customers where customer_id='345546'
上述查询会迫使Mysql服务器实行一个全表扫描来取得所查找的数据。
型号，Mysql供应了一个迥殊的Explain语句，用来剖析你的查询语句的机能。当你将查询语句增加到该关键词背面时，MySql会显现优化器对该语句的一切信息。
假如我们用explain语句剖析一下上面的查询，会获得以下的剖析效果：
mysql> explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385'; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | customers | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
可以看到，优化器展现出了非常重要的信息，这些信息可以协助我们微调数据库表。起首，MySql会实行一个全表扫描，由于key列为Null。其次，MySql服务器已明白示意它将要扫描500行的数据来完成此次查询。
为了优化上述查询，我们只须要在customer_id这一列上增加一个索引m即可：
mysql> Create index customer_id ON customers (customer_Id); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
假如我们再次实行explain语句，会获得以下效果：
mysql> Explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385'; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | customers | NULL | ref | customer_id | customer_id | 13 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
从上述的输出效果，显著MySQL服务器会运用索引customer_id来查询表格。可以看须要扫描的行数为1。虽然我只是在一个行数为500的表格中实行这条查询语句，索引在检索一个更大的数据集的时刻优化水平越发显著。
2. 用Union优化Like语句
有时刻，你能够须要在查询中运用or操作符举行比较。当or关键字在where子句中运用频次太高的时刻，它能够会使MySQL优化器毛病的挑选全表扫描来检索纪录。union子句可所以查询实行的更快，尤其是当个中一个查询有一个优化索引，而另一个查询也有一个优化索引的时刻。
比方，在first_name和last_name上离别存在索引的状况下，实行以下查询语句：
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' or last_name like 'Ade%'
上述查询和下面运用union兼并两条充分利用查询语句的查询比拟，速率慢了很多。
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' union all select * from students where last_name like 'Ade%'
3. 防止运用带有前导通配符的表达式
当查询中存在前导通配符时，Mysql没法运用索引。以上面的student表为例，以下的查询会致使MySQL实行全表扫描，实时first_name字段上加了索引。
mysql> select * from students where first_name like '%Ade'
运用explain剖析获得以下效果：
mysql> explain select * from students where first_name like '%Ade' ; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | students | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 11.11 | Using where | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
如上所示，Mysql将扫描悉数500行数据，这将使得查询极为迟缓。
4. 充分利用MySQL的全文检索
假如你正面临着运用通配符查询数据，然则并不想下降数据库的机能，你应该斟酌运用MySQL的全文检索（FTS），由于它比通配符查询快得多。除此以外，FTS还可以返回质量更好的相干效果。
增加一个全文检索索引到student样表上的语句以下：
mysql> alter table students add fulltext(first_name, last_name)';
mysql> select * from students where match(first_name, last_name) against ('Ade');
在上面的例子中，我们针对搜刮关键字Ade指定了想要婚配的列(first_name, last_name)。假如查询优化器如上语句的实行状况，将获得下面的效果：
mysql> explain Select * from students where match(first_name, last_name) AGAINST ('Ade');
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
| 1 | SIMPLE | students | NULL | fulltext | first_name | first_name | 0 | const | 1 | 100.00 | Using where; Ft_hints: sorted |
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
5. 优化数据库架构
规范化
起首，规范化一切数据库表，纵然能够会有些丧失。比方，假如你须要建立两张表离别用来纪录customers和orders数据，你应该在order表上用主顾id援用主顾，而不是反过来。下图显现了没有任何数据冗余而设想的数据库架构。
除此以外，对类似的值运用同一种数据范例类存储。
运用最好数据范例
MySQL支撑种种数据范例，包含integer，float，double，date，datetime，varchar，text等。当设想数据库表时，应该尽量运用可以满足特征的最短的数据范例。
比方，假如你在设想一个体系用户表，而该用户数量不会凌驾100个人，你就应该对user_ud运用'TINYINT'范例，该范例的取值局限为-128至128。假如一个字段须要存储date型值，运用datetime范例比较好，由于在查询的时刻无需举行庞杂的范例转换。
当值全为数字范例时，运用Integer。在举行盘算时，Integer范例的值比文本范例的值速率更快。
防止NULL
NULL指该列没有任何值。你应该尽量的防止这范例的值由于他们会损伤数据库效果。比方你须要取得数据库中一切定单金额的和，然则某个定单纪录中金额为null，假如不注意空指针，很有能够致使盘算效果出现异常。在某些状况下，你能够须要为列定义一个默认值。
以上就是MYSQL查询怎样优化？mysql查询优化的要领引见的细致内容，更多请关注ki4网别的相干文章！
