本篇文章给大家带来的内容是关于mysql中select和where子句优化的总结，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

数据库优化:

1.可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化

2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置

3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能

4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引;

5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载，以及只读MyISAM表

6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题

7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。

8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要

select where子句优化:

1.调整查询的结构,例如函数调用,为结果集中的每一行只调用一次,为表中的每一行只调用一次

2.减少查询中的全表扫描数

3.定期使用ANALYZE TABLE语句使表统计信息保持最新

4.了解特定于每个表的存储引擎的调优技术，索引技术和配置参数

5.优化InnoDB表的单查询事务

6.通过阅读EXPLAIN计划并调整索引，WHERE子句，连接子句等来调查特定查询的内部详细信息

7.调整MySQL用于缓存的内存区域的大小和属性。通过有效使用InnoDB缓冲池，MyISAM密钥缓存和MySQL查询缓存

8.where条件,去掉不必要的括号,恒定折叠,恒定条件去除,减少不必要的逻辑

9.被索引使用的常量表达式只计算一次

10.count(*)直接从表信息中查询;当只有一张表时,not null表达式也是这样

11.如果不使用GROUP BY或聚合函数(COUNT()，MIN()等)，HAVING将与WHERE合并

12.常量表,只有一行或空表;where子句作用在primary key或者unique索引上

13.如果ORDER BY和GROUP BY子句中的所有列都来自同一个表,则在连接时首选该表

14.如果order by子句和group by子句不一样,或来自不同的表,则会创建临时表

15.如果使用SQL_SMALL_RESULT修饰符，MySQL将使用内存中的临时表

16.MySQL甚至无需咨询数据文件即可只从索引中读取行

17.在输出每一行之前，将跳过与HAVING子句不匹配的行

以下表被用作常量表:SELECT * FROM t WHERE primary_key=1;

SELECT * FROM t1,t2

WHERE t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id;

以下查询运行速度非常快:SELECT COUNT(*) FROM tbl_name;

SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name;

SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name

WHERE key_part1=constant;

SELECT ... FROM tbl_name

ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;

SELECT ... FROM tbl_name

ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC, ... LIMIT 10;假设索引列是数值型,以下查询仅用到了索引树:SELECT key_part1,key_part2 FROM tbl_name WHERE key_part1=val;

SELECT COUNT(*) FROM tbl_name

WHERE key_part1=val1 AND key_part2=val2;

SELECT key_part2 FROM tbl_name GROUP BY key_part1;

以下查询使用索引按排序顺序取回数据,不需要单独排序SELECT ... FROM tbl_name

ORDER BY key_part1,key_part2,... ;

SELECT ... FROM tbl_name

ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC, ... ;