MySql查询优化limit 1避免全表扫描(转)
在某些情况下,如果明知道查询结果只有一个,SQL语句中使用LIMIT 1会提高查询效率。
例如下面的用户表(主键id,邮箱,密码):
create table t_user(
id int primary key auto_increment,
email varchar(255),
password varchar(255)
);
每个用户的email是唯一的,如果用户使用email作为用户名登陆的话,就需要查询出email对应的一条记录。
SELECT * FROM t_user WHERE email=?;
上面的语句实现了查询email对应的一条用户信息,但是由于email这一列 没有加索引 ,会导致 全表扫描 ,效率会很低。
SELECT * FROM t_user WHERE email=? LIMIT 1;
加上LIMIT 1, 只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了 ,效率会大大提高。
LIMIT 1适用于查询结果为1条(也可能为0)会导致全表扫描的的SQL语句。
如果email是索引的话,就不需要加上LIMIT 1,如果是根据主键查询一条记录也不需要LIMIT 1,主键也是索引。
例如:
SELECT * FROM t_user WHERE id=?;
就不需要写成:
SELECT * FROM t_user WHERE id=? LIMIT 1;
二者效率没有区别。
附上我做的实验:
存储过程生成100万条数据:
BEGIN
DECLARE i INT;
START TRANSACTION;
SET i=0;
WHILE i
INSERT INTO t_user VALUES(NULL,CONCAT(i+1,'@xxg.com'),i+1);
SET i=i+1;
END WHILE;
COMMIT;
END
查询语句
SELECT * FROM t_user WHERE email='222@xxg.com'; 耗时0.56 s
SELECT * FROM t_user WHERE email='222@xxg.com' LIMIT 1; 耗时0.00 s
转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2013-03/81974.htm

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。
