開啟慢查詢日志 計入sql

show variables like 'slow_query_log';//慢查詢查看狀態 OFF未開啟 ON開啟

show variables like '%log%';//沒有使用索引的sql計入慢查詢日志中

set global log_queries_nor_using_indexes = on;

//開啟log_queries_nor_using_indexes 為ON 記錄未使用索引的查詢

show variables like 'long_query_time';

//超過多少時間就記錄到慢查詢中

//開啟慢查詢

set global slow_query_log = on;

//慢查詢日志的位置

show variables like 'slow%';

left join :eft join是以A表的記錄為基礎的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表為準的.

換句話說,左表(A)的記錄將會全部表示出來,而右表(B)只會顯示符合搜索條件的記錄(例子中為: A.aID = B.bID).

right join:和left join的結果剛好相反,這次是以右表(B)為基礎的,A表不足的地方用NULL填充.

inner join:這里只顯示出了 A.aID = B.bID的記錄.這說明inner join并不以誰為基礎,它只顯示符合條件的記錄.

sql索引優化

explain select 字段 from 表名 ；

table 代表當前表

type 顯示類型 重要列 ！性能最好到最壞排序 const(主鍵唯一索引查找)，eq_reg(范圍查找),ref(一個表基于一個索引查找),range(基于索引范圍查找),index(對索引的掃描),all(表掃描)

possible_keys 當前表可用到的索引有哪些，如果為null就是沒有可能的索引

key 實際使用的索引，為null就是沒有可能的索引

key_len 使用索引的長度 越小越好

ref 顯示索引的哪一列被使用

rows mysql必須檢查用來返回請求的數據行數

extra 返回值

using filesort:查詢需要優化，mysql需要進行額外步驟，文件排序進行優化

using temporary ：查詢需要優化，mysql需要創建一個臨時表來存儲結果

sql優化例子 *

Where查詢條件，on內外連接時候用,as作為別名,in查詢某值是否在某條件里

max優化方法：查找最大的 最后的

select max(字段data) from 表;

優化方法：在data上建立索引

create index idx_data on 表(字段data) ;

count優化方法:全部

查找2006-2007的數量全部的數量

優化方法：

select count(year='2006' or year='2007') from 表;

查找2006-2007的分開的數量

優化方法：

select count(year='2006' or null),count(year='2007' or null) from 表;

子查詢優化:

select * from t where t.id in (select t1.tid from t1);

優化方法： 需要把子查詢優化為join查詢 join on 后邊的條件只針對附表

select t.id from t jion t1 on t.id = t1.tid;

去重distinct

select distinct t.id from t jion t1 on t.id = t1.tid;

group by查詢

select actor.first_name,actor.last_name, count(*) from filem_actor inner actor using(actor_id) group by filem_actor.actor_id;

優化后group by查詢

select actor.first_name,actor.last_name,c.cnt from actor inner join (select actor_id,count(*)as cnt from film_actor group by actor_id ) as c using(actor_id);

limit優化方法：

select film_id,dd from film order by title limit 600,5;//從第600行開始的5條記錄

優化后

select film_id,dd from film where film_id >600 and film_id <=605 oder by film_id limit 1,5;

索引優化例子：

1在where從句，group by從句，order by從句，on從句中出現的列

2索引字段越小越好

3離散度大的列放到聯合索引前面

優化查詢效率，對插入 修改 刪除語句有影響

索引越多查詢越慢

如何找到重復索引

列子：

id primay key主鍵索引 unique(id)又生成一個唯一索引 這就重復索引！

如何找到zongyu索引

多個索引的前綴列是相同的

id primay key主鍵索引 又生成一個key(name,id)聯合索引！

表結構優化

如何選擇合適的數據類型：

1.可以存下數據的最小的數據類型

2.使用簡單的數據類型。 int比varchar在mysql處理上簡單

3.盡可能的使用not null定義字段

4.盡量少于text類型，非用時考慮分表

范式化優化

數據表結構

傳遞函數依賴關系 商品名稱-》分類-》分類描述

商品名稱 價格 重量 有效期 分類 分類描述

把一張表分成3張表1商品表商品名稱 價格 重量 有效期2分類表 分類 分類描述3關系表 **

商品名稱 分類

反范式化優化

操作前：

用戶表：

用戶id 姓名 電話 地址 郵編

訂單表：

訂單id 用戶id 下單時間 支付類型 訂單狀態

訂單商品表：

訂單id 商品id 商品數量 商品價格

商品表：

商品id 名稱 描述 過期時間

操作后：

用戶表：

用戶id 姓名 電話 地址 郵編

訂單表：合并一個表中查詢

訂單id 用戶id 下單時間 支付類型 訂單狀態 訂單價格 用戶名 電話 地址

訂單商品表：

訂單id 商品id 商品數量 商品價格

商品表：

商品id 名稱 描述 過期時間

執行sql查詢訂單信息：

select a.用戶名，a.電話,a.地址，a.訂單id，a.訂單價格 from 訂單表 a

表的垂直拆分：

例：

id

title varvhar

description text

..字段

如果表中有包含 title和description text數據類型的話，拆分出去

用拆分后的付加表中的表id關聯拆分前的表id

付加表：

id

title varvhar

description text

表的水平拆分：

解決表單的數據量過大

系統優化：

1操作系統的優化 2mysql系統本身優化

mysql服務器上關閉iptables，selinux等防火墻軟件

mysql優化：

linux下mysql配置文件位置 /etc/my.cnf 或者 /etc/mysql/my.cnf

windows下mysql配置文件位置 c：/ windows/my.ini文件

服務器硬件優化

mysql一些工作只能用到單核cpu的

選擇單核頻率更快的cpu

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql 优化表_mysql里sql优化和表结构优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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