MYSQL数据库优化之SQL及索引优化-学习笔记（2）

Count()和Max()的优化方法：

查询2006年和2007年电影的数量

Select count(release_year=’2006’ OR NULL) as ‘2006’,count(release_year=’2007’OR NULL) as ‘2007’ from film;

子查询的优化方法

通常情况下，需要把子查询优化为join查询，但在优化时注意关联字段是否有一对多的关系，注意重复数据。

 

Explain select titile from film where film_id in (selectfilm_id from film_actor where actor_id in (select actor_id from actor wherefirst_name=’zhang’)) 
\G

 

Group BY 的优化

Limit 优化查询

Limit常用于分页处理，时常会伴随order by
从句使用，因此大多时候会使用Filesorts这样会造成大量的IO问题。

Select film_id,description FROM file order by title limit50,5;

 

优化步骤：

使用索引列或者主键进行order by操作。

返回上次返回的主键，在下次查询时使用主键过滤。

Select film_id,description FROM film where film_id>55and film_id<=60 order by film_id limit 1,5;

避免了数据量大时扫描过多的记录。

 

Explain:

Id:1

Table:film

Type:index

Possible_key:NULL

Key:primary

Key_len:2

Rows:5

Extra: Using filesort。

 

 

索引优化：

在合适的列建立索引

在where从句，group by从句，order by从句，on从句中出现的列

索引字段越小越好（数据存储是以列为单位的，越小一列存储越多）

离散度大的列放到联合索引前面

例如：select * from payment where staff_id=1 and customer_id=121;

建立索引 index(staff_id,customer_id)????index(customer_id,staff_id)????

 

判断列的离散度：

Select count(distinct cutomer_id),count(distinct staff_id)from payment;

列的唯一值越多，列的离散度越大

 

若Costomer_id离散度大，用后面的index(customer_id,staff_id)索引，否则反之。