簡介mysql之mysql語句執(zhí)行流程

1.一條查詢語句如何執(zhí)行？

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2.一條更新語句如何執(zhí)行？

3.innodb的redolog是什么？

4.什么是寫緩沖

5.寫緩沖一定好嗎？

6.什么情況會引發(fā)刷臟頁

關于一條mysql查詢語句在mysql中的執(zhí)行流程

如select name from test where id=10;

1.連接器---先與mysql服務端連接器建立連接，若查詢緩存命中則直接返回 （查詢緩存的弊端：查詢緩存的失效非常頻繁，只要有對一個表的更新，這個表上所有的查詢緩存都會被清空。）

2.分析器---詞法分析告訴服務端你要干什么（我要找 test表中id為10的名字） ( 其中sql語法錯誤在這塊暴露 )

3.優(yōu)化器---服務端會思考該怎么執(zhí)行最優(yōu)(索引的選擇)

4.執(zhí)行器---檢查用戶對庫對表的權(quán)限

5.存儲引擎--存儲數(shù)據(jù)，提供讀寫接口

以update a set name=1 where id=1;

主要區(qū)別在于在查詢到數(shù)據(jù)之后(select name from a where id=1)，如果是innodb引擎它會進行日志的兩階段提交:

1.開啟事務，寫入redolog（innodb引擎特有），并更新內(nèi)存

3.寫入binlog，提交事務，commit

我們知道m(xù)ysql數(shù)據(jù)存儲包含內(nèi)存與磁盤兩個部分，innodb是按數(shù)據(jù)頁(通常為16k)從磁盤讀取到內(nèi)存中的(剩余操作在內(nèi)存中執(zhí)行)，當要更新數(shù)據(jù)時，若目標數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)頁剛好在內(nèi)存中，則直接更新。不在呢？

將這個更新操作(也可能是插入) 緩存在change buffer中 (redolog也會記錄這個change buffer操作)等到下一次查詢要用到這些數(shù)據(jù)時，再執(zhí)行這些操作，改變數(shù)據(jù)(稱為合并操作記錄稱為merge)。

innodb_change_buffer_max_size

innodb_change_buffering

先介紹兩個概念

因為redolog是環(huán)形日志，當redolog寫滿時，就需要“擦掉”開頭的一部分數(shù)據(jù)來達到循環(huán)寫，這里的擦掉指，指將redolog日志的checkpoint位置從 CP推進到CP‘ ，同時將兩點之間的臟頁刷到磁盤上(flush操作)，此時系統(tǒng)要停止所有的更新操作（防止更新操作丟失）

1.系統(tǒng)內(nèi)存不足。當要讀取新的內(nèi)存頁時就要淘汰一些數(shù)據(jù)頁，如果淘汰的正好是臟頁，就要執(zhí)行一次flush操作

2.Mysql認為系統(tǒng)處于“空閑狀態(tài)”

3.正常關閉Mysql

上述后兩者場景(系統(tǒng)空閑和正常關閉)對于性能都沒太大影響。

當為第一種redolog寫滿時，系統(tǒng)無法執(zhí)行更新操作，所有操作都會堵塞

當為第二種內(nèi)存不夠用時，如果淘汰臟頁太多，影響mysql響應時間

后兩者刷臟頁會影響性能，所以Mysql需要有刷臟頁控制策略，可以從以下幾個設置項考慮

1.設置innodb_io_capacity告訴innodb所在主機的IO能力

MySQL數(shù)據(jù)庫的簡介

MySQL是一種開放源代碼的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS），MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用最常用的數(shù)據(jù)庫管理語言--結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）進行數(shù)據(jù)庫管理。

由于MySQL是開放源代碼的，因此任何人都可以在General Public License的許可下下載并根據(jù)個性化的需要對其進行修改。MySQL因為其速度、可靠性和適應性而備受關注。大多數(shù)人都認為在不需要事務化處理的情況下，MySQL是管理內(nèi)容最好的選擇。

MySQL這個名字，起源不是很明確。一個比較有影響的說法是，基本指南和大量的庫和工具帶有前綴“my”已經(jīng)有10年以上，而且不管怎樣，MySQL AB創(chuàng)始人之一的Monty Widenius的女兒也叫My。這兩個到底是哪一個給出了MySQL這個名字至今依然是個迷，包括開發(fā)者在內(nèi)也不知道。

MySQL的海豚標志的名字叫“sakila”，它是由MySQL AB的創(chuàng)始人從用戶在“海豚命名”的競賽中建議的大量的名字表中選出的。獲勝的名字是由來自非洲斯威士蘭的開源軟件開發(fā)者Ambrose Twebaze提供。根據(jù)Ambrose所說，Sakila來自一種叫SiSwati的斯威士蘭方言，也是在Ambrose的家鄉(xiāng)烏干達附近的坦桑尼亞的Arusha的一個小鎮(zhèn)的名字。

MySQL，雖然功能未必很強大，但因為它的開源、廣泛傳播，導致很多人都了解到這個數(shù)據(jù)庫。它的歷史也富有傳奇性。

MySQL簡單介紹——換個角度認識MySQL

1、InnoDB存儲引擎

Mysql版本=5.5 默認的存儲引擎，MySQL推薦使用的存儲引擎。支持事務，行級鎖定，外鍵約束。事務安全型存儲引擎。更加注重數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

存儲格式 : 數(shù)據(jù)，索引集中存儲，存儲于同一個表空間文件中。

InnoDB的行鎖模式及其加鎖方法： InnoDB中有以下兩種類型的行鎖：共享鎖（讀鎖： 允許事務對一條行數(shù)據(jù)進行讀?。┖?互斥鎖（寫鎖： 允許事務對一條行數(shù)據(jù)進行刪除或更新）， 對于update，insert，delete語句，InnoDB會自動給設計的數(shù)據(jù)集加互斥鎖，對于普通的select語句，InnoDB不會加任何鎖。

InnoDB行鎖的實現(xiàn)方式： InnoDB行鎖是通過給索引上的索引項加鎖來實現(xiàn)的，如果沒有索引，InnoDB將通過隱藏的聚簇索引來對記錄加鎖。InnoDB這種行鎖實現(xiàn)特點意味著：如果不通過索引條件檢索數(shù)據(jù)，那么InnoDB將對表中的所有記錄加鎖，實際效果跟表鎖一樣。

（1）在不通過索引條件查詢時，InnoDB會鎖定表中的所有記錄。

（2）Mysql的行鎖是針對索引加的鎖，不是針對記錄加的鎖，所以雖然是訪問不同行的記錄，但是如果使用相同的索引鍵，是會出現(xiàn)沖突的。

（3）當表有多個索引的時候，不同的事務可以使用不同的索引鎖定不同的行，但都是通過行鎖來對數(shù)據(jù)加鎖。

優(yōu)點：

1、支持事務處理、ACID事務特性；

2、實現(xiàn)了SQL標準的四種隔離級別（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔離性（Isolation ）和持續(xù)性（Durability ））；

3、支持行級鎖和外鍵約束；

4、可以利用事務日志進行數(shù)據(jù)恢復。

5、鎖級別為行鎖，行鎖優(yōu)點是適用于高并發(fā)的頻繁表修改，高并發(fā)是性能優(yōu)于 MyISAM。缺點是系統(tǒng)消耗較大。

6、索引不僅緩存自身，也緩存數(shù)據(jù)，相比 MyISAM 需要更大的內(nèi)存。

缺點：

因為它沒有保存表的行數(shù)，當使用COUNT統(tǒng)計時會掃描全表。

使用場景：

(1)可靠性要求比較高，或者要求事務；(2)表更新和查詢都相當?shù)念l繁，并且表鎖定的機會比較大的情況。

2、 MyISAM存儲引擎

MySQL= 5.5 MySQL默認的存儲引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引順序存取方法)的縮寫，是一種文件系統(tǒng)。擅長與處理，高速讀與寫。

功能：

（1）支持數(shù)據(jù)壓縮存儲,但壓縮后的表變成了只讀表，不可寫；如果需要更新數(shù)據(jù)，則需要先解壓后更新。

（2）支持表級鎖定，不支持高并發(fā)；

（3）支持并發(fā)插入。寫操作中的插入操作，不會阻塞讀操作（其他操作）；

優(yōu)點：

1.高性能讀??；

2.因為它保存了表的行數(shù)，當使用COUNT統(tǒng)計時不會掃描全表；

缺點：

1、鎖級別為表鎖，表鎖優(yōu)點是開銷小，加鎖快；缺點是鎖粒度大，發(fā)生鎖沖動概率較高，容納并發(fā)能力低，這個引擎適合查詢?yōu)橹鞯臉I(yè)務。

2、此引擎不支持事務，也不支持外鍵。

3、INSERT和UPDATE操作需要鎖定整個表；

使用場景：

(1)做很多count 的計算；(2)插入不頻繁，查詢非常頻繁；(3)沒有事務。

InnoDB和MyISAM一些細節(jié)上的差別：

1、InnoDB不支持FULLTEXT類型的索引，MySQL5.6之后已經(jīng)支持（實驗性）。

2、InnoDB中不保存表的 具體行數(shù)，也就是說，執(zhí)行select count() from table時，InnoDB要掃描一遍整個表來計算有多少行，但是MyISAM只要簡單的讀出保存好的行數(shù)即可。注意的是，當count()語句包含 where條件時，兩種表的操作是一樣的。

3、對于AUTO_INCREMENT類型的字段，InnoDB中必須包含只有該字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立聯(lián)合索引。

4、DELETE FROM table時，InnoDB不會重新建立表，而是一行一行的刪除。

5、LOAD TABLE FROM MASTER操作對InnoDB是不起作用的，解決方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，導入數(shù)據(jù)后再改成InnoDB表，但是對于使用的額外的InnoDB特性（例如外鍵）的表不適用。

6、另外，InnoDB表的行鎖也不是絕對的，如果在執(zhí)行一個SQL語句時MySQL不能確定要掃描的范圍，InnoDB表同樣會鎖全表。

1．索引概述

利用關鍵字，就是記錄的部分數(shù)據(jù)（某個字段，某些字段，某個字段的一部分），建立與記錄位置的對應關系，就是索引。索引的關鍵字一定是排序的。索引本質(zhì)上是表字段的有序子集，它是提高查詢速度最有效的方法。一個沒有建立任何索引的表，就相當于一本沒有目錄的書，在每次查詢時就會進行全表掃描，這樣會導致查詢效率極低、速度也極慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目錄，通過目錄的指引，迅速翻閱到指定的章節(jié)，提升的查詢性能，節(jié)約了查詢資源。

2．索引種類

從索引的定義方式和用途中來看：主鍵索引，唯一索引，普通索引，全文索引。

無論任何類型，都是通過建立關鍵字與位置的對應關系來實現(xiàn)的。索引是通過關鍵字找對應的記錄的地址。

以上類型的差異：對索引關鍵字的要求不同。

關鍵字：記錄的部分數(shù)據(jù)（某個字段，某些字段，某個字段的一部分）。

普通索引,index：對關鍵字沒有要求。

唯一索引,unique index：要求關鍵字不能重復。同時增加唯一約束。

主鍵索引,primary key：要求關鍵字不能重復，也不能為NULL。同時增加主鍵約束。

全文索引,fulltext key：關鍵字的來源不是所有字段的數(shù)據(jù)，而是從字段中提取的特別關鍵詞。

PS：這里主鍵索引和唯一索引的區(qū)別在于：主鍵索引不能為空值，唯一索引允許空值；主鍵索引在一張表內(nèi)只能創(chuàng)建一個，唯一索引可以創(chuàng)建多個。主鍵索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主鍵索引。

3.索引原則

如果索引不遵循使用原則，則可能導致索引無效。

（1）列獨立

如果需要某個字段上使用索引，則需要在字段參與的表達中，保證字段獨立在一側(cè)。否則索引不會用到索引, 例如這條sql就不會用到索引:select * from A where id+1=10;

（2）左原則

Like：匹配模式必須要左邊確定不能以通配符開頭。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不會用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果業(yè)務上需要用到'%小明%'這種方式,有兩種方法:1.可以考慮全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查詢索引列或主鍵列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 這三種情況都會用到name的索引;

復合索引：一個索引關聯(lián)多個字段，僅僅針對左邊字段有效果，添加復合索引時，第一個字段很重要，只有包含第一個字段作為查詢條件的情況才會使用復合索引(必須用到建索引時選擇的第一個字段作為查詢條件,其他字段的順序無關),而且查詢條件只能出現(xiàn)and拼接,不能用or,否則則無法使用索引.

（3）OR的使用

必須要保證 OR 兩端的條件都存在可以用的索引，該查詢才可以使用索引。

（4）MySQL智能選擇

即使?jié)M足了上面說原則，MySQL也能棄用索引，例如：select * from A where id 1;這里棄用索引的主要原因：查詢即使使用索引，會導致出現(xiàn)大量的隨機IO，相對于從數(shù)據(jù)記錄的第一條遍歷到最后一條的順序IO開銷，還要大。

4.索引的使用場景

（1）索引檢索：檢索數(shù)據(jù)時使用索引。

（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，則可能使用到索引。

（3）索引覆蓋: 索引擁有的關鍵字內(nèi)容，覆蓋了查詢所需要的全部數(shù)據(jù)，此時，就不需要在數(shù)據(jù)區(qū)獲取數(shù)據(jù)，僅僅在索引區(qū)即可。覆蓋就是直接在索引區(qū)獲取內(nèi)容，而不需要在數(shù)據(jù)區(qū)獲取。例如: select name from A where name like '小明%';

建立索引索引時，不能僅僅考慮where檢索，同時考慮其他的使用場景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）

5.前綴索引

前綴索引是建立索引關鍵字一種方案。通常會使用字段的整體作為索引關鍵字。有時，即使使用字段前部分數(shù)據(jù)，也可以去識別某些記錄。就比如一個班級里，我要找王xx，假如姓王的只有1個人，那么就可以建一個關鍵字為'王'的前綴索引。語法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N個字符建立的索引。

6.索引失效

（1） 應盡量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描；

（2） 應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描；

（3） 應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描；

（4）應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描；如select id from t where num/2 = 100；

（5） 應盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；

（6）應盡量避免在where子句中對字段進行類型轉(zhuǎn)換，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描； 如果列類型是字符串，那一定要在條件中將數(shù)據(jù)使用引號引用起來,如select id from t where id = 1；如果id字段在表設計中是varchar類型，那么即使id列上存的是數(shù)字，在查詢時也一定要用varchar去匹配，sql應改為select id from t where id = '1'；

（7）應盡量避免在where子句中單獨引用復合索引里非第一位置的索引；

join 的兩種算法：BNL 和 NLJ

NLJ（Nested Loop Join）嵌套循環(huán)算法；以如下 SQL 為例：

select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a

SQL 執(zhí)行時內(nèi)部流程是這樣的：

1. 先從 t1（假設這里 t1 被選為驅(qū)動表）中取出一行數(shù)據(jù) X；

2. 從 X 中取出關聯(lián)字段 a 值，去 t2 中進行查找，滿足條件的行取出；

3. 重復1、2步驟，直到表 t1 最后一行循環(huán)結(jié)束。

這就是一個嵌套循環(huán)的過程，如果在被驅(qū)動表上查找數(shù)據(jù)時可以使用索引，總的對比計算次數(shù)等于驅(qū)動表滿足 where 條件的行數(shù)。假設這里 t1、t2都是1萬行，則只需要 1萬次計算，這里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循環(huán)聯(lián)接）。

如果 t1、t2 的 a 字段都沒有索引，還按照上述的嵌套循環(huán)流程查找數(shù)據(jù)呢？每次在被驅(qū)動表上查找數(shù)據(jù)時都是一次全表掃描，要做1萬次全表掃描，掃描行數(shù)等于 1萬+1萬*1萬，這個效率很低，如果表行數(shù)更多，掃描行數(shù)動輒幾百億，所以優(yōu)化器肯定不會使用這樣的算法，而是選擇 BNL 算法；

BNLJ（Block Nested Loop Join）塊嵌套循環(huán)算法；

1. 把 t1 表（假設這里 t1 被選為驅(qū)動表）滿足條件的數(shù)據(jù)全部取出放到線程的 join buffer 中；

2. 每次取 t2 表一行數(shù)據(jù)，去 joinbuffer 中進行查找，滿足條件的行取出，直到表 t2 最后一行循環(huán)結(jié)束。

這個算法下，執(zhí)行計劃的 Extra 中會出現(xiàn) Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表掃描，總的掃描行數(shù)等于 1萬+1萬。但是由于 joinbuffer 維護的是一個無序數(shù)組，每次在 joinbuffer 中查找都要遍歷所有行，總的內(nèi)存計算次數(shù)等于1萬*1萬。另外如果 joinbuffer 不夠大放不下驅(qū)動表的數(shù)據(jù)，則要分多次執(zhí)行上面的流程，會導致被驅(qū)動表也做多次全表掃描。

BNLJ相對于NLJ的優(yōu)點在于，驅(qū)動層可以先將部分數(shù)據(jù)加載進buffer，這種方法的直接影響就是將大大減少內(nèi)層循環(huán)的次數(shù)，提高join的效率。

例如：

如果內(nèi)層循環(huán)有100條記錄，外層循環(huán)也有100條記錄，這樣的話，每次外層循環(huán)先將10條記錄放到buffer中，內(nèi)層循環(huán)的100條記錄每條與這個buffer中的10條記錄進行匹配，只需要匹配內(nèi)層循環(huán)總記錄數(shù)次即可結(jié)束一次循環(huán)（在這里，即只需要匹配100次即可結(jié)束），然后將匹配成功的記錄連接后放入結(jié)果集中，接著，外層循環(huán)繼續(xù)向buffer中放入10條記錄，同理進行匹配，并將成功的記錄連接后放入結(jié)果集。后續(xù)循環(huán)以此類推，直到循環(huán)結(jié)束，將結(jié)果集發(fā)給client為止。

可以發(fā)現(xiàn)，若用NLJ，則需要100 * 100次才可結(jié)束，BNLJ則需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可結(jié)束,大大減少了循環(huán)次數(shù)。

JOIN 按照功能大致分為如下三類：

JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（內(nèi)連接,或等值連接）：取得兩個表中存在連接匹配關系的記錄。

LEFT JOIN（左連接）：取得左表（table1）完全記錄，即是右表（table2）并無對應匹配記錄。

RIGHT JOIN（右連接）：與 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全記錄，即是左表（table1）并無匹配對應記錄。

注意：mysql不支持Full join,不過可以通過UNION 關鍵字來合并 LEFT JOIN 與 RIGHT JOIN來模擬FULL join。

mysql 多表連接查詢方式，因為mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驅(qū)動大表則效率更高；反之則效率下降；因此mysql對內(nèi)連接或等值連接的方式做了一個優(yōu)化,會去判斷join表的數(shù)據(jù)行大小,然后取數(shù)據(jù)行小的表為驅(qū)動表。

INNER JOIN、JOIN、WHERE等值連接和STRAIGHT_JOIN都能表示內(nèi)連接，那平時如何選擇呢？一般情況下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值連接，因為MySQL 會按照"小表驅(qū)動大表的策略"進行優(yōu)化。當出現(xiàn)需要排序時，才考慮用STRAIGHT_JOIN指定某張表為驅(qū)動表。

兩表JOIN優(yōu)化

a.當無order by條件時，根據(jù)實際情況，使用left/right/inner join即可，根據(jù)explain優(yōu)化 ；

b.當有order by條件時，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解釋語句；

1）如果第一行的驅(qū)動表為a，則效率會非常高，無需優(yōu)化；

2）否則，因為只能對驅(qū)動表字段直接排序的緣故，會出現(xiàn)using temporary，所以此時需要使用STRAIGHT_JOIN明確a為驅(qū)動表，來達到使用a.col上index的優(yōu)化目的；或者使用left join且Where條件中不含b的過濾條件，此時的結(jié)果集為a的全集，而STRAIGHT_JOIN為inner join且使用a作為驅(qū)動表。注：使用STRAIGHT_JOIN雖然不會using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表數(shù)據(jù)遠遠超過b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN時比原來的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，還是要視情況而定。

在使用left join（或right join）時，應該清楚的知道以下幾點：

(1). on與 where的執(zhí)行順序

ON 條件（“A LEFT JOIN B ON 條件表達式”中的ON）用來決定如何從 B 表中檢索數(shù)據(jù)行。如果 B 表中沒有任何一行數(shù)據(jù)匹配 ON 的條件,將會額外生成一行所有列為 NULL 的數(shù)據(jù),在匹配階段 WHERE 子句的條件都不會被使用。僅在匹配階段完成以后，WHERE 子句條件才會被使用。它將從匹配階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中檢索過濾。

所以我們要注意：在使用Left (right) join的時候，一定要在先給出盡可能多的匹配滿足條件，減少Where的執(zhí)行。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

即使右表的數(shù)據(jù)不滿足ON后面的條件,也會在結(jié)果集拼接一條為NULL的數(shù)據(jù)行,但WHERE后面的條件不一樣,右表不滿足WHERE的條件,左表關聯(lián)的數(shù)據(jù)也會被過濾掉。

(3).盡量避免子查詢，而用join

往往性能這玩意兒，更多時候體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量比較大的時候，此時，我們應該避免復雜的子查詢。

（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：select num from a where num in(select num from b)用下面的語句替換：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

（2）Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調(diào)用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志。

（3）join語句,MySQL里面的join是用小表去驅(qū)動大表,而由于MySQL join實現(xiàn)的原理就是做循環(huán)，比如left join就是對左邊的數(shù)據(jù)進行循環(huán)去驅(qū)動右邊的表,左邊有m條記錄匹配,右邊有n條記錄那么就是做m次循環(huán),每次掃描n行數(shù)據(jù),總掃面行數(shù)是m*n行數(shù)據(jù)。左邊返回的結(jié)果集的大小就決定了循環(huán)的次數(shù),故單純的用小表去驅(qū)動大表不一定的正確的,小表的結(jié)果集可能也大于大表的結(jié)果集,所以寫join的時候盡可能的先估計兩張表的可能結(jié)果集,用小結(jié)果集去驅(qū)動大結(jié)果集.值得注意的是在使用left/right join的時候,從表的條件應寫在on之后,主表應寫在where之后.否則MySQL會當作普通的連表查詢；

（4）select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，并且沒有任何業(yè)務意義，是一定要杜絕的；

（5）select * from t 這種語句要盡量避免，使用具體的字段代替*，更有實際意義，需要什么字段就返回什么字段；

（6）數(shù)據(jù)量大的情況下，limit要慎用，因為使用limit m，n方式分頁時，mysql每次都是查詢前m+n條，然后舍棄前m條，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20這鐘，查詢效率就會非常低，當分頁的頁數(shù)大于一定的數(shù)量之后，就可以換種方式來分頁：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;

當前名稱：怎么介紹MySQL,怎么介紹自己的家鄉(xiāng)
分享路徑：http://jinyejixie.com/article26/hsiocg.html

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