MYSQL优化查询

当数据量上百万级别的时候，查询将会变得越来越慢，我们必须要对我们的查询进行优化，这样才能避免慢查询，首先是语句优化，其次是创建索引，其中创建索引是个很麻烦的事情。通常在不建立索引的情况下，数据库会对全表进行检索，虽然建立索引会使修改跟新增记录慢一点，但其实影响数据库性能的基本还是查询。索引是一种特殊的文件，我们只需要知道对某个字段，或者某个字段列建立索引就行了，没必要过多的关心他是如何工作的

一、索引的创建删除查看方法

创建索引有两种方法，一种是用CREATE INDEX,一种是ALTER TABLE语句

1．ALTER TABLE
ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以在同时创建多个索引。
2．CREATE INDEX
CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

同样，删除索引也有两种方法，用drop就可以完全可以了，搞多了也没必要

DROP INDEX index_name ON table_name

查看索引

show index from table_name;

二、索引的创建

理论上来说，MYSQL支持一个表每个列都创建索引，只要不大于16个就行了，但是建立这么多索引也没必要，我们只对我们经常进行查询的语句进行优化，对于经常检索的字段建立索引

三、索引失效的情况

1、如果WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHEREcoloum != …)，MySQL将无法使用索引。

避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != "B%" 优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

2、类似地，如果WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHEREDAY(column) = …)，MySQL也将无法使用索引。

3、在JOIN操作中(需要从多个数据表提取数据时)，MySQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。

如果WHERE子句的查询条件里使用比较操作符LIKE和REGEXP，MySQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是LIKE ‘abc%’，MySQL将使用索引；如果查询条件是LIKE ‘%c’，MySQL将不使用索引。

4、在ORDERBY操作中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。(虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快ORDERBY方面也没什么作用)

5、如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如”0/1″或”Y/N”等值，就没有必要为它创建一个索引。

6、索引不会包含有NULL值的列
　　只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

7、不要在列上进行运算
　 　select * from users whereYEAR(adddate)<2007;将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成select* from users where adddate<‘2007-01-01’;

8、不使用NOT IN和<>操作
　　NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOTIN可以NOTEXISTS代替，id<>3则可使用id>3or id<3来代替。

9、 能够用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)改成：SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

10、 DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 可改为：SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

11、使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>“98000” ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name
然后以下面的方式在视图中查询： SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES WHERE postcode>“98000”
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。