MYSQL WHERE语句优化
where优化主要是在SELECT中,因为他们最主要是在那里使用,但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。
但请注意,下面的优化并不是完全的。MYSQL实施了许多优化,但我没时间全部测试.MySQL的一些优化列在下面:
删除不必要的括号:
((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d))))
-> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)
常数调入:
(a-> b>5 AND b=c AND a=5
删除常数条件:
(B>=5 AND B=5) OR (B=6 AND 5=5) OR (B=7 AND 5=6)
-> B=5 OR B=6
索引使用的常数表达式仅计算一次。
在一个单个表上的没有一个WHERE的COUNT(*)直接从表中检索信息。当仅使用一个表时,对任何NOT NULL表达式也这样做。
无效常数表达式的早期检测。MySQL快速检测某些SELECT语句是不可能的并且不返回行。
如果你不使用GROUP BY或分组函数(COUNT()、MIN()……),HAVING与WHERE合并。
为每个子联结(sub join),构造一个更简单的WHERE以得到一个更快的WHERE计算并且也尽快跳过记录。
所有常数的表在查询中的在其他任何表之前被读出。
一个常数的表是:
一个空表或一个有1行的表。
与在一个UNIQUE索引、或一个PRIMARY KEY的WHERE子句一起使用的表,这里所有的索引部分使用一个常数表达式并且索引部分被定义为NOT NULL。
所有下列的表用作常数表:
mysql> SELECT * FROM t WHERE primary_key=1;
mysql> SELECT * FROM t1,t2 WHERE t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id;
对联结表的最好联结组合是通过尝试所有可能性来找到:(。如果所有在ORDER BY和GROUP BY的列来自同一个表,那么当联结时,该表首先被选中。
如果你使用SQL_SMALL_RESULT,MySQL将使用一个在内存中的表。
如果有一个ORDER BY子句和一个不同的GROUP BY子句,或如果ORDER BY或GROUP BY包含不是来自联结队列中的第一个表的其他表的列,创建一个临时表。
因为DISTINCT被变换到在所有的列上的一个GROUP BY,DISTINCT与ORDER BY结合也将在许多情况下需要一张临时表。
每个表的索引被查询并且使用跨越少于30% 的行的索引。如果这样的索引没能找到,将使用一个快速的表扫描。
在一些情况下,MySQL能从索引中读出行,甚至不用查询数据文件。如果索引使用的所有列是数字的,那么只有索引树被用来解答查询。
在每个记录被输出前,那些不匹配HAVING子句的行将被跳过。
下面是一些快速的查询例子:
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name;
mysql> SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name;
mysql> SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name
WHERE key_part_1=constant;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;
mysql> SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,... LIMIT 10;
下列查询仅使用索引树就可解决(假设索引列是数字的):
mysql> SELECT key_part1,key_part2 FROM tbl_name WHERE key_part1=val;
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name
WHERE key_part1=val1 AND key_part2=val2;
mysql> SELECT key_part2 FROM tbl_name GROUP BY key_part1;
下列查询使用索引以排序顺序检索,不用一次另外的排序:
mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1,key_part2,...
mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,...

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Lihat pangkalan data MySQL dengan arahan berikut: Sambungkan ke pelayan: MySQL -U Pengguna Nama -P Kata Laluan Run Show pangkalan data; Perintah untuk mendapatkan semua pangkalan data yang sedia ada Pilih pangkalan data: Gunakan nama pangkalan data; Lihat Jadual: Tunjukkan Jadual; Lihat Struktur Jadual: Huraikan nama jadual; Lihat data: pilih * dari nama jadual;

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.
