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今天丸趣 TV 小編給大家分享一下提升 MySQL 查詢效率及查詢速度優(yōu)化的方法是什么的相關知識點，內(nèi)容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

一、利用 EXPLAIN 關鍵字來評估查詢語句中的缺陷

如下圖所示，現(xiàn)在筆者在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行了一條簡單的 Select 查詢語句，從一個表格中查詢所有信息。現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫管理員想知道，數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行這條語句時，做了哪些工作或者說想知道，這條查詢語句有沒有進一步優(yōu)化的可能。如果要了解這個信息的話，就可以在查詢語句中加入一個 Explain 關鍵字。

通過 Select 查詢語句可以從數(shù)據(jù)庫中查詢某個表中的數(shù)據(jù)。但是這條語句執(zhí)行的效率如何是否還有優(yōu)化的余地這些內(nèi)容是無法從上面這個簡單的查詢語句中獲得的。為了了解更加詳細的信息，需要加入 Explain 關鍵字。如下圖所示：

加入 Explain 關鍵字之后，系統(tǒng)并沒有查詢出表格中的數(shù)據(jù)，而只是顯示了查詢過程中的一些信息。這些信息對于我們后續(xù)進行數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化非常有幫助。從上面這個信息中我們可以看出，用戶只是進行來一個簡單的查詢。在這個查詢中，沒有用到任何索引、關鍵字等內(nèi)容，也沒有用到 Where 條件語句。為此這個查詢語句并不是很合理。雖然其可以找到最后正確的結(jié)果，不過其查詢效率可能并不是很明顯。為此數(shù)據(jù)庫專家可以根據(jù)上面顯示的信息來進行優(yōu)化。如果我們現(xiàn)在在查詢語句中加入一條 Where 語句，那么又會有什么樣的結(jié)果呢如下圖所示。

此時在最后一個 Extra 字段中，系統(tǒng)就會顯示已經(jīng)使用了 Where 語句。在進行數(shù)據(jù)庫優(yōu)化中，我們需要抓住結(jié)果中的 NULL 字段或者空白內(nèi)容的字段。這些地方往往是我們進行優(yōu)化的重點。如上圖所示，我們可以給這條 Select 語句進行如下的優(yōu)化：在表中設置關鍵字或者索引，來提高查詢的效率。

二、數(shù)據(jù)比較時采用相同類型的列以提高查詢效率

在數(shù)據(jù)查詢時，有時候會在條件語句中加入判斷的條件。如現(xiàn)在有兩張表：用戶基本信息表和用戶權限表，兩者通過用戶編號作為關聯(lián)。現(xiàn)在需要查詢出每個用戶對應什么樣的權限，此時就要通過用戶編號作為查詢條件來進行查詢。現(xiàn)在假設用戶基本信息表中的用戶編號字段為 CHAR 類型的; 而用戶權限表中的用戶編號是 VARCHAR 類型的。這兩個數(shù)據(jù)類型雖然都是字符型，但是不是同一種類型。現(xiàn)在對這連個表執(zhí)行關聯(lián)查詢，其查詢的效率如何呢首先需要確定的一點是，雖然他們兩個是不同類型的字符型數(shù)據(jù)，不過是相互兼容的。最后仍然可以得到正確的結(jié)果。明確了這一點之后，我們再來考慮，能否對這個查詢語句進行優(yōu)化呢

我們再假設一下。現(xiàn)在這兩個表的用戶編號的數(shù)據(jù)類型都是 CHAR。現(xiàn)在再對這兩個表進行關聯(lián)查詢，得到的結(jié)果是否相同呢我們測試的結(jié)果是，查詢的結(jié)果是相同的，但是其所花費的時間是不同的。而且隨著數(shù)據(jù)量的增加，兩個查詢所相差的時間會越來越長。從這里可以知道，雖然這兩個查詢語句是等價的，但是其查詢的效率不同。

在 MySQL 數(shù)據(jù)庫中，雖然相互兼容的數(shù)據(jù)類型可以進行相互比較。但是其查詢的效率會有所影響。從提高數(shù)據(jù)庫查詢效率的角度出發(fā)，筆者建議在查詢條件語句中最好比較具有相同類型的列。在同等條件下，相同的列類型比不同類型的列能夠提供更好的性能。特別是在數(shù)據(jù)量比較多的數(shù)據(jù)庫中，這尤其重要。

不過這個優(yōu)化需要涉及到數(shù)據(jù)表的列類型。為此在數(shù)據(jù)表進行設計時，就需要考慮這一點。如針對上面這個案例，我們可以在兩個表中專門設置一個用戶 ID 列。可以使用整數(shù)類型的序列，讓系統(tǒng)進行自動編號。然后在查詢時通過這個用戶 ID 列來進行比較，而不是通過原來的用戶編號列進行比較。相對來說，這么操作查詢的效率會更高。

三、在 Like 關鍵字的起始處通配符要謹慎使用

在實際工作中，筆者發(fā)現(xiàn)不少數(shù)據(jù)庫管理員有一個不好的習慣。他們在使用 Like 等關鍵字時，通配符會亂用。如現(xiàn)在用戶需要查找所有以“LOOK”為前綴的產(chǎn)品信息。用戶在查詢時，會習慣性的使用下面的語句進行查詢：like“%LOOK%”。這個條件語句會查詢出所有品名中有 LOOK 這個單詞的紀錄，而不是查詢出以 LOOK 為前綴的產(chǎn)品信息。

雖然最終的結(jié)果可能是相同的。但是兩者的查詢效率不同。其實這很大一部分原因是客戶端應用程序設計不當所造成的。如在客戶端應用程序設計時，系統(tǒng)會默認顯示一個 % 符號。如下圖所示。

這么設計的本意是好的，讓系統(tǒng)能夠支持模糊查詢。但是用戶在實際操作起來，就可以有問題。如用戶在查詢時，不會在 % 號前面輸入 LOOK 這個單詞，而是在 % 后面輸入 LOOK 這個單詞。因為在查詢時，光標會自動定位到 % 號后面。通常情況下，用戶在輸入時不會再去調(diào)整光標的位置。此時就出現(xiàn)了上面所說的這種情況。

為此筆者建議，在 Like 等關鍵字后面如果需要用到通配符的話，要非常的謹慎。特別是從大量數(shù)據(jù)中查找紀錄時，這個通配符的位置一定要用對地方。在起始處能夠不同通配符的話，盡量不要使用通配符。

四、盡量使用其它形式來代替 Like 關鍵字

上面提到在使用 Like 關鍵字時需要注意通配符的位置。其實從查詢效率來看，我們不僅需要注意通配符的位置，而且能夠不用 Like 關鍵字最好就不用。其實在 SQL 語句中，可以利用其他方式來代替 Like 關鍵字。如現(xiàn)在有一個產(chǎn)品表，其編號為 6 位。現(xiàn)在需要查詢以 9 開頭的產(chǎn)品編號。這該怎么操作呢

一是可以通過使用 Like 關鍵字，如 LIKE“9%”。注意這個通配符的位置。這個條件語句可以查到所需要的結(jié)果。但是從性能優(yōu)化的角度看，這條語句不是很好的處理方式。我們還可以通過一些折中的方式來實現(xiàn)。

二是通過比較符號來實現(xiàn)。如可以使用 Value =900000 and Value =999999 這種方式來實現(xiàn)。雖然兩者的查詢的結(jié)果是相同的。但是查詢的時間這條語句要比上面這個采用 Like 符號的語句要短的多。

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