mysql优化方法？mysql的优化策略有哪些

这篇文章给大家聊聊关于mysql优化方法，以及mysql的优化策略有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

优化mysql的limit offset的例子

在mysql中，通常使用limit做分页，而且经常会跟orderby连用。在orderby上加索引有时候是很有帮助的，不然系统会做很多的filesort

经常碰到的一个问题是limit的offset太高，如：limit100000,20，这样系统会查询100020条，然后把前面的100000条都扔掉，这是开销很大的操作，导致查询很慢。假设所有分页的页面访问频率一样，这样的查询平均扫描表的一半数据。优化的方法，要么限制访问后面的页数，要么提升高偏移的查询效率。

一个简单的优化办法是使用覆盖查询（coveringindex）查询，然后再跟全行的做join操作。如：

复制代码

代码如下:

SQL>select*fromuser_order_infolimit1000000,5;

这条语句就可以优化为：

复制代码

代码如下:

select*fromuser_order_infoinnerjoin(selectpinfromuser_order_infolimit1000000,5)aslimusing(pin);

SQL>explainselect*fromuser_order_infolimit1000000,5;

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

|id|select_type|table|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|Extra|

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

|1|SIMPLE|user_order_info|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|23131886||

+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+

1rowinset(0.00sec)

SQL>explainextendedselect*fromuser_order_infoinnerjoin(selectpinfromuser_order_infolimit1000000,5)aslimusing(pin);

+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+

|id|select_type|table|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra|

+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+

|1|PRIMARY|<derived2>|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|5|100.00||

|1|PRIMARY|user_order_info|eq_ref|PRIMARY|PRIMARY|42|lim.pin|1|100.00||

|2|DERIVED|user_order_info|index|NULL|PRIMARY|42|NULL|23131886|100.00|Usingindex|

+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+

3rowsinset,1warning(0.66sec)

根据两个explain的对比，可以清晰发现，第一个未使用索引，扫描了23131886行，第二个也扫描了同样的行数，但是使用了索引，效率提高了。这样可以直接使用index得到数据，而不去查询表，当找到需要的数据之后，在与全表join，获得其他的列。

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mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么

个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。

单表优化可以从这几个角度出发：

表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。

读写分离：最常用的优化手段，写主库读从库；

增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；

字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。

索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；

SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；

NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。

数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：

垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。

mysql多表join怎么优化

在MySQL中，多表联接（JOIN）的性能优化可以通过以下几个方面来考虑：

1.索引优化：确保参与联接的列上有合适的索引。通过为联接列创建索引，可以提高联接的效率。可以使用`EXPLAIN`语句来分析查询计划，找到潜在的索引缺失或者性能差的索引。

2.使用合适的JOIN类型：根据实际需求选择合适的JOIN类型。常见的JOIN类型有INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和FULLJOIN等。根据表之间的关系以及查询需要的结果，选择合适的JOIN类型可以减小计算的复杂度。

3.避免多余的列：在联接查询时，只选择需要的列，避免选择无用的列。这可以减少数据传输和处理的成本，提高查询的效率。

4.分段查询：如果联接的表很大，可以考虑将查询分成多个子查询，分别对每个子查询单独进行联接操作，然后再进行汇总。这样可以减少一次查询涉及的数据量和联接的复杂度。

5.使用临时表：根据实际情况，可以考虑使用内存表或者临时表来存储中间结果，减少磁盘IO操作，提高联接的效率。

6.适当的扩展硬件资源：如果联接表的数据量较大，可以考虑增加服务器的内存、CPU等硬件资源，以提高并发执行能力和速度。

需要根据具体的查询和数据情况进行优化选择，可以结合使用MySQL的查询分析工具如`EXPLAIN`来定位和解决潜在的性能问题。同时，可以对表的结构和索引进行优化，以适应查询需求。

mysql的优化方法，如何更快的把数据返回给用户

不想大的改动的话，可以在经常出现在查询条件的字段上建立索引，也可以按天分表。如果关联表查询比较多，可以创建视图，客户查询时直接查询时图即可。

如果数据量不大，程序和sql写的没有问题以上方案应该可以有一个比较好的体验。

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