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MySQL · 性能优化 · MySQL常见SQL错误用法

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MySQL · 性能优化 · MySQL常见SQL错误用法，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含15566字，纯文字阅读大概需要23分钟。

内容图文

前言

MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下，供大家参考。

常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般DBA想到的办法是在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

SELECT * 
FROM   operation 
WHERE  type = ‘SQLStats‘ 
       AND name = ‘SlowLog‘ 
ORDER  BY create_time 
LIMIT  1000, 10;

好吧，可能90%以上的DBA解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下：

SELECT   * 
FROM     operation 
WHERE    type = ‘SQLStats‘ 
AND      name = ‘SlowLog‘ 
AND      create_time > ‘2017-03-16 14:00:00‘ 
ORDER BY create_time limit 10;

在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。

2. 隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：

mysql> explain extended SELECT * 
     > FROM   my_balance b 
     > WHERE  b.bpn = 14000000123 
     >       AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index ‘bpn‘ due to type or collation conversion on field ‘bpn‘

其中字段bpn的定义为varchar(20)，MySQL的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3. 关联更新、删除

虽然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成JOIN。

比如下面UPDATE语句，MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。

UPDATE operation o 
SET    status = ‘applying‘ 
WHERE  o.id IN (SELECT id 
                FROM   (SELECT o.id, 
                               o.status 
                        FROM   operation o 
                        WHERE  o.group = 123 
                               AND o.status NOT IN ( ‘done‘ ) 
                        ORDER  BY o.parent, 
                                  o.id 
                        LIMIT  1) t);

执行计划：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

重写为JOIN之后，子查询的选择模式从DEPENDENT SUBQUERY变成DERIVED,执行速度大大加快，从7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o 
       JOIN  (SELECT o.id, 
                            o.status 
                     FROM   operation o 
                     WHERE  o.group = 123 
                            AND o.status NOT IN ( ‘done‘ ) 
                     ORDER  BY o.parent, 
                               o.id 
                     LIMIT  1) t
         ON o.id = t.id 
SET    status = ‘applying‘

执行计划简化为：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

4. 混合排序

MySQL不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

SELECT * 
FROM   my_order o 
       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id 
ORDER  BY a.is_reply ASC, 
          a.appraise_time DESC 
LIMIT  0, 20

执行计划显示为全表扫描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra    
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
|  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

由于is_reply只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT * 
FROM   ((SELECT *
         FROM   my_order o 
                INNER JOIN my_appraise a 
                        ON a.orderid = o.id 
                           AND is_reply = 0 
         ORDER  BY appraise_time DESC 
         LIMIT  0, 20) 
        UNION ALL 
        (SELECT *
         FROM   my_order o 
                INNER JOIN my_appraise a 
                        ON a.orderid = o.id 
                           AND is_reply = 1 
         ORDER  BY appraise_time DESC 
         LIMIT  0, 20)) t 
ORDER  BY  is_reply ASC, 
          appraisetime DESC 
LIMIT  20;

5. EXISTS语句

MySQL对待EXISTS子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的SQL语句：

SELECT *
FROM   my_neighbor n 
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
              ON n.id = sra.neighbor_id 
                 AND sra.user_id = ‘xxx‘ 
WHERE  n.topic_status < 4 
       AND EXISTS(SELECT 1 
                  FROM   message_info m 
                  WHERE  n.id = m.neighbor_id 
                         AND m.inuser = ‘xxx‘) 
       AND n.topic_type <> 5

执行计划为：

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
|  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |
|  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

去掉exists更改为join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n 
       INNER JOIN message_info m 
               ON n.id = m.neighbor_id 
                  AND m.inuser = ‘xxx‘ 
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
              ON n.id = sra.neighbor_id 
                 AND sra.user_id = ‘xxx‘ 
WHERE  n.topic_status < 4 
       AND n.topic_type <> 5

新的执行计划：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
|  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |
|  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |
|  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

6. 条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：

聚合子查询；
含有LIMIT的子查询；
UNION 或UNION ALL子查询；
输出字段中的子查询；

如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后：

SELECT * 
FROM   (SELECT target, 
               Count(*) 
        FROM   operation 
        GROUP  BY target) t 
WHERE  target = ‘rm-xxxx‘

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |
|  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

SELECT target, 
       Count(*) 
FROM   operation 
WHERE  target = ‘rm-xxxx‘ 
GROUP  BY target

执行计划变为：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

关于MySQL外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表

7. 提前缩小范围

先上初始SQL语句：

SELECT * 
FROM   my_order o 
       LEFT JOIN my_userinfo u 
              ON o.uid = u.uid
       LEFT JOIN my_productinfo p 
              ON o.pid = p.pid 
WHERE  ( o.display = 0 ) 
       AND ( o.ostaus = 1 ) 
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15

该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |
|  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

由于最后WHERE条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对my_order排序提前缩小数据量再做左连接。SQL重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT * 
FROM (
SELECT * 
FROM   my_order o 
WHERE  ( o.display = 0 ) 
       AND ( o.ostaus = 1 ) 
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15
) o 
     LEFT JOIN my_userinfo u 
              ON o.uid = u.uid 
     LEFT JOIN my_productinfo p 
              ON o.pid = p.pid 
ORDER BY  o.selltime DESC
limit 0, 15

再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。


+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

8. 中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：

SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      ( 
              SELECT   resourceid 
              FROM     my_distribute d 
                   WHERE    isdelete = 0 
                   AND      cusmanagercode = ‘1234567‘ 
                   ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN 
          ( 
              SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
              FROM     my_resources 
                   GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表resourceid能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      ( 
                   SELECT   resourceid 
                   FROM     my_distribute d 
                   WHERE    isdelete = 0 
                   AND      cusmanagercode = ‘1234567‘ 
                   ORDER BY salecode limit 20) a 
LEFT JOIN 
          ( 
                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
                   FROM     my_resources r, 
                            ( 
                                     SELECT   resourceid 
                                     FROM     my_distribute d 
                                     WHERE    isdelete = 0 
                                     AND      cusmanagercode = ‘1234567‘ 
                                     ORDER BY salecode limit 20) a 
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
                   GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用WITH语句再次重写：

WITH a AS 
( 
         SELECT   resourceid 
         FROM     my_distribute d 
         WHERE    isdelete = 0 
         AND      cusmanagercode = ‘1234567‘ 
         ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*, 
          c.allocated 
FROM      a 
LEFT JOIN 
          ( 
                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
                   FROM     my_resources r, 
                            a 
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
                   GROUP BY resourcesid) c 
ON        a.resourceid = c.resourcesid

AliSQL即将推出WITH语法，敬请期待。

总结

数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。
程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。
编写复杂SQL语句要养成使用WITH语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担 ^^。
使用云上数据库遇到难点（不局限于SQL问题），随时寻求阿里云原厂专家服务的帮助。

转载：http://mysql.taobao.org/monthly/2017/03/03/

MySQL · 性能优化 · MySQL常见SQL错误用法

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/big-tree/p/6637514.html

内容总结

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mysql 性能优化相关

mysql 性能优化相关：查看正在运行的sql进程：# mysql -u root -p‘xxxx‘ -e "show processlist;"一般Sleep过多会占用较高CPU等资源# mysql -u root -p‘xxxx‘ -e "show processlist;" | grep Sleep | wc -l查看mysql的wait_timeout时长设置：# mysql -u root -p‘xxxx‘ -e "show global variables like ‘wait_timeout‘;"设置mysql的wait_timeout时长（可写到/etc/my.cnf里）：# set global wait_timeout=20;本文出自 “linux...

第十四章 mysql性能优化

一。应用优化的口诀，解决大部分问题1.缓存：redis, guava cache, openresty lua2.异步 : 支付宝微信的支付会提供异步回调接口，返回支付结果。支付链路很负责3.批处理：写操作二。mysql 单机性能提升配置1.max_connection=1000 mysql支持的socket 连接，因为有连接池固定会有连接，连接池5个连接最小，四台应用，第五台应用就连不上了，如果为20的话2.innodb_file_per_table=1 mysql默认是每个database一个file,这样所有表在...

MySQL单表百万数据记录分页性能优化【图】

转载自：http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html#undefined，文章很不错。背景：自己的一个网站，由于单表的数据记录高达了一百万条，造成数据访问很慢，Google分析的后台经常报告超时，尤其是页码大的页面更是慢的不行。测试环境：先让我们熟悉下基本的sql语句，来查看下我们将要测试表的基本信息use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’查询结果：从上图...

04: Mysql性能优化【代码】【图】

目录1.1 Mysql数据库的优化技术 1.2 数据库表设计 1.3 SQL优化 1、为查询缓存优化你的查询 2、EXPLAIN 你的 SELECT 查询 3、当只要一行数据时使用 LIMIT 1 4、建立适当的索引 1.4 MySQL中like模糊匹配为何低效 1.5 数据库优化方案 1.6 数据库怎么优化查询效率1.1 Mysql数据库的优化技术1、mysql优化是一个综合性的技术，主要包括 1. 表的设计合理化(符合3NF)2. 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique...

MySQL性能优化---索引【代码】【图】

一、什么是索引　　索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。二、索引的分类...

小蚂蚁学习mysql性能优化（7）--数据库结构优化--选择合适的数据类型

关于SQL以及索引优化的部分终于学习完了，今天开始进入第二层次的学习，数据库的结构优化，第一部分，选择合适的数据类型。数据类型的选择，重点在于合适二字。1. 使用可以存下数据的最小的数据类型比如，一个时间类型的一个数据，可以使用varchar，可以使用datetime，还可以使用int，如何选择，就看哪一种类型对我们来说是最小的，不言而喻，int类型相对来说是最小的数据类型。 2. 使用简单的数据类型。 int类型要...

04: Mysql性能优化一

1.1 Mysql数据库的优化技术　　1、mysql优化是一个综合性的技术，主要包括　　　　　　1. 表的设计合理化(符合3NF)　　　　　　2. 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]　　　　　　3. 分表技术(水平分割、垂直分割)　　　　　　4. 读写[写: update/delete/add]分离　　　　　　5. 存储过程 [模块化编程，可以提高速度]　　　　　　6. 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ...

MySQL数据库性能优化【图】

1、表设计1.1、数据库表最大程度遵守三范式第一范式：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分；第二范式：在第一范式基础上，除了主键以外的其它列都依赖于该主键；第三范式：如果满足第二范式，并且除了主键以外的其它列都不传递依赖于主键列。1.2、数据表和字段设计的原则字段的命名要有意义；字段选择的一般原则是保小不保大，能占用字节少的字段就不用大字段；尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar尽量不使用 blo...

mysql-sql性能优化【代码】

1 .MySQL中不要出现过多的嵌套，增加冗余来达到简化sql语句的效果例如：问题管理流程业务表需要取同一个环节最后一次处理该环节的信息.1、先取到最大时间 begin_time2、再取最新的process_no例如：SELECT MAX(a.process_no) FROM sp_process aWHERE a.begin_time =(SELECT b.begin_time FROM sp_process bWHERE b.item_code = ‘230‘ORDER BY b.begin_time DESC LIMIT 1)AND a.item_code=‘230‘ 2.Like操作一般情况下不鼓励使用...

MySql 性能优化

MySql数据库优化是一个综合性的技术，主要包括以下几个方面：表的设计要合理（符合三范式）添加适当的索引（普通索引、主键索引、唯一索引、全文索引）采用分库、分表（水平分割、垂直分割）读写分离（主从）使用存储过程或者触发器（存储过程通过DBMS的预编译，可以直接调用）MySql配置优化[my.ini]（配置MySql的最大并发连接数-一般网站1000左右、调整缓存大小）MySql服务器的硬件升级定时清除不需要的数据，定时进行碎片整理（特...

MySQL性能优化方法一：缓存参数优化

原文链接：http://isky000.com/database/mysql-perfornamce-tuning-cache-parameter数据库属于 IO 密集型的应用程序，其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数（缓存参数）的角度来看看可以通过哪...

mysql问题排查与性能优化

MySQL 问题排查都有哪些手段？使用 show processlist 命令查看当前所有连接信息。使用 explain 命令查询 SQL 语句执行计划。开启慢查询日志，查看慢查询的 SQL。如何做 MySQL 的性能优化？为搜索字段创建索引。避免使用 select *，列出需要查询的字段。垂直分割分表。选择正确的存储引擎。原文：https://www.cnblogs.com/jxxblogs/p/12173105.html

mysql innodb 性能优化

默认情况下，innodb的参数设置的非常小，在生产环境中远远不够用比如最重要的两个参数innodb_buffer_pool_size 默认是8Minnodb_flush_logs_at_trx_commit 默认设置的是1 也就是同步刷新log(可以这么理解)innodb_buffer_pool_size：这是InnoDB最重要的设置，对InnoDB性能有决定性的影响。默认的设置只有8M，所以默认的数据库设置下面InnoDB性能很差。在只有 InnoDB存储引擎的数据库服务器上面，可以设置60-80%的内存。更精确一点，...

mysql性能优化

索引使用；1、not in;某列重复数据过多就直接走全表扫码了;隐式类型转换;函数;or如果有一列没有加索引则不走索引;避免select *;尽量走覆盖索引2、使用联合索引而不是单列索引，如果是单列索引：数据库会选择一个最优的索引（辨识度最高索引）来使用，并不会使用全部索引 ;3、索引量>5个会影响性能;4、使用exists作为筛选条件效果还是很不错的：SELECT a.id, a.area_code, a.bill_code, a.NAME, a.credit_level, a.without_approval...

MySQL之查询性能优化四【代码】

MySQL的万能"嵌套循环"并不是对每种查询都是最优的。不过还好，mysql查询优化器只对少部分查询不适用，而且我们往往可以通过改写查询让mysql高效的完成工作。在这我们先来看看mysql优化器有哪些局限性： 1.关联子查询 mysql的子查询实现得非常糟糕。最糟糕得一类查询是where条件中包含in()的子查询语句。例如，我们希望找到sakila数据库中，演员Penlope Guiness参演的所有影片信息。很自然的，我们会按照...

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内容导读

内容图文

前言

常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

2. 隐式转换

3. 关联更新、删除

4. 混合排序

5. EXISTS语句

6. 条件下推

7. 提前缩小范围

8. 中间结果集下推

总结

内容总结

内容备注

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常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

2. 隐式转换

3. 关联更新、删除

4. 混合排序

5. EXISTS语句

6. 条件下推

7. 提前缩小范围

8. 中间结果集下推

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