优化mysql数据库的方法：建立Index索引，少用select语句，开启查询缓存，选择适合的存储引擎，避免在where子句中使用or来连接以及避免大数据量返回等。

对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。所以mysql数据库的优化操作大家都要有所了解，本文就主要总结了mysql数据库中常见的优化操作，下面话不多说了，来看看详细的介绍吧。

一、Index索引

将Index放第一位，不用说，这种优化方式我们一直都在悄悄使用，那便是主键索引。有时候我们可能并不在意，如果定义适合的索引，数据库查询性能(速度)将提高几倍甚至几十倍。

二、少用SELECT*

可能有的人查询数据库时，遇到要查询的都会select，这是不恰当的行为。我们应该取我们要用的数据，而不是全取，因为当我们select时，会增加web服务器的负担，增加网络传输的负载，查询速度自然就下降 。

三、EXPLAIN SELECT

对于这个功能估计很多人都没见过，但是这里强烈推荐使用。explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。主要用发就是在select前加上explain即可。

1	EXPLAIN SELECT [查找字段名] FROM tab_name ...

四、开启查询缓存

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

第一步把query_cache_type设置为ON，然后查询系统变量have_query_cache是否可用：

1	show variables like 'have_query_cache'

之后，分配内存大小给查询缓存，控制缓存查询结果的最大值。相关操作在配置文件中进行修改。

五、使用NOT NULL

很多表都包含可为 NULL （空值） 的列，即使应用程序井不需要保存 NULL 也是如此 ，这是因为可为 NULL 是列的默认属性。通常情况下最好指定列为 NOT NULL，除非真 的需要存储 NULL 值。

如果查询中包含可为 NULL 的列，对 MySQL 来说更难优化 ，因为可为 NULL 的列使 得索引、索引统计和值比较都更复杂 。可为NULL 的列会使用更多的存储空间 ，在 MySQL 里也需要特殊处理 。当可为NULL 的列被索引肘，每个索引记录需要一个额 外的字节，在 MyISAM 里甚至还可能导致固定大小 的索引 （例如只有一个整数列的 索引） 变成可变大小的索引。

通常把可为 NULL 的列改为 NOT NULL 带来的性能提升比较小 ，所以 （调优时） 没有 必要首先在现有schema中查找井修改掉这种情况 ，除非确定这会导致问题。但是， 如果计划在列上建索引 ，就应该尽量避免设计成可为 NULL 的列。当然也有例外 ，例如值得一提的是，InnoDB 使用单独的位 （bit ） 存储 NULL 值 ，所 以对于稀疏数据由有很好的空间效率 。但这一点不适用于MyISAM 。

六、存储引擎的选择

对于如何选择MyISAM和InnoDB,如果你需要事务处理或是外键，那么InnoDB可能是比较好的方式。如果你需要全文索引，那么通常来说MyISAM是好的选择，因为这是系统内建的，然而，我们其实并不会经常地去测试两百万行记录。所以，就算是慢一点，我们可以通过使用Sphinx从InnoDB中获得全文索引。

数据的大小，是一个影响你选择什么样存储引擎的重要因素，大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB方式，因为其支持事务处理和故障恢复。数据库的在小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志进行数据恢复，这会比较快。而MyISAM可能会需要

几个小时甚至几天来干这些事，InnoDB只需要几分钟。

您操作数据库表的习惯可能也会是一个对性能影响很大的因素。比如： COUNT() 在 MyISAM表中会非常快，而在InnoDB表下可能会很痛苦。而主键查询则在InnoDB下会相当相当的快，但需要小心的是如果我们的主键太长了也会导致性能问题。大批的inserts语句在MyISAM下会快一些，但是updates在InnoDB 下会更快一些——尤其在并发量大的时候。

所以，到底你检使用哪一个呢？根据经验来看，如果是一些小型的应用或项目，那么MyISAM也许会更适合。当然，在大型的环境下使用MyISAM也会有很大成功的时候，但却不总是这样的。如果你正在计划使用一个超大数据量的项目，而且需要事务处理或外键支持，那么你真的应该直接使用InnoDB方式。但需要记住InnoDB的表需要更多的内存和存储，转换100GB的MyISAM 表到InnoDB 表可能会让你有非常坏的体验。

七、避免在 where 子句中使用 or 来连接

如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

1	select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以这样查询：

1 2 3

select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'

八、多使用varchar/nvarchar

使用varchar/nvarchar代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

九、避免大数据量返回

这里要考虑使用limit，来限制返回的数据量，如果每次返回大量自己不需要的数据，也会降低查询速度。

十、where子句优化

where 子句中使用参数，会导致全表扫描,因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETE FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM salesinfo)

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）..替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECT * FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT IN (SELECTC ustomerID FROM salesinfo)

如果使用连接（JOIN）..来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：

SELECT * FROM customerinfo

LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID

WHERE salesinfo.CustomerID ISNULL

连接（JOIN）..之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。

SELECT Name,Phone FROM client UNION

SELECT Name,BirthDate FROM author UNION

SELECT Name,Supplier FROM product

4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN; INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14; UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE item='book'; COMMIT;

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE SELECT Quantity FROM inventory WHERE Item='book';

...

UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE Item='book'; UNLOCKTABLES

这里，我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前，不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE    TABLE    customerinfo( CustomerIDINT    NOT    NULL,PRIMARYKEY(CustomerID))TYPE=INNODB;CREATE    TABLE    salesinfo( SalesIDNT    NOT    NULL,CustomerIDINT    NOT    NULL,

PRIMARYKEY(CustomerID,SalesID),

FOREIGNKEY(CustomerID)    REFERENCES    customerinfo(CustomerID)    ON    DELETE    CASCADE)TYPE=INNODB;

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATETABLE语句中加上TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

那该对哪些字段建立索引呢？

一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况

例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。

下面是应该注意的几个方面。

• 首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。

在MySQL3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。

• 其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

• 第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。

例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT    *    FROM    booksWHERE    name    like"MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT    *    FROM    booksWHERE    name＞="MySQL"    andname    ＜"MySQM"

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

sql优化？

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列 上建立索引。 

2、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫 描。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而 进行全表扫描 

4、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行 全表扫描 

5、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不 到的任何字段。

6、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。