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1、MySQL数据库查询优化浅析MySQL数据库查询优化浅析作者:客服中心文章来源:中国万网点击数:2373更新时间:2009-5-31在优化查询中,数据库应用(如MySQL)即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置可达到优化查询的目的。#1:使用索引MySQL允许对数据库表进行索引,以此能迅速查找记录,而无需一开始就扫描整个表,由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引,此外MySQL还支持多列索引及全文检索。给表添加一个索引非常简单,只需调用一个CREATEINDEX命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子:列表Amysq
2、l>CREATEINDEXidxusernameONusers(username);QueryOK,1rowaffected(0.15sec)Records:1Duplicates:0Warnings:0这里,对users表的username域做索引,以确保在WHERE或者HAVTNG子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOWTNDEX命令可以查看索引己被创建(列表B)。列表Bmysql>SHOWINDEXFROMusers;+++++++++Table
3、Nonunique
4、KeynameISeq_inindexColumnname
5、Collation
6、
7、Cardinality
8、Sub_part
9、Packed
10、NullIndex.type
11、Comment+++++++++users1idxusername1usernameANULLNULLNULLYESBTREE+++++++++1rowinset(0.00sec)值得注意的是:索引就像一把双刃剑。对表的每一域做索引通常没有必要,且很可能导致运行速度减慢,因为向表中插入或修改数据时,MySQL不得不每次都为这些额外的工作重新建立索引。另一方面,避免对表的每一域做索引同样不是一个非常好的主意,因为在提高插入记录的速度时,导致查询操作的速度减慢。这就需要找到•个平衡点,比如在设计索引系统吋,考虑
12、表的主要功能(数据修复及编辑)不失为一种明智的选择。#2:优化查询性能在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。下面的一个简单例子可以说明(列表C)这一过程:列表Cmysql>EXPLAINSELECTcity.name,city.districtFROMcity,countryWHEREcity.countrycode=country.codeANDcountry,code二,[ND,;++++++
13、1
14、SIMPLE
15、country
16、const
17、
18、PRIMARYconst1Usingindex1SIMPLEcityALLNULLNULL++NULL4079Usingwhere+++PRIMARYNULL_+idselecttypetabletypepossible_keyskeykey__lenrefrowsExtra1+++++++++++1rowsinset(0.00sec)这里查询是基于两个表连接。EXPLAIN关键字描述了MySQL是如何处理连接这两个表。必须清楚的是,当前设计要求MySQL处理的是country表中的一条记录以及city表中的整个4019条记录。这就意味着,还可使用其他的优化技巧改进其查询方法。例如,给ci
19、ty表添加如下索引(列表D):列表Dmysql>CREATEINDEXidx_ccodeONcity(countrycode);QueryOK,4079rowsaffected(0.15sec)Records:4079Duplicates:0Warnings:0现在,当我们重新使用EXPLAIN关键字进行查询吋,我们可以看到一个显著的改进(列表E):列表Emysql>EXPLAINSELECTcity・name,city・districtFROMcity,countryWHEREcity・countrycode=country.codeANDcountry.code二,IND,;++++++
20、+++++idselecttypetabletypepossible^keyskeykey__lenrefrowsExtra1++++1SIMPLE
21、country
22、const
23、PRIMARYPRIMARY3const1
24、SIMPLEidxccode31Usingindexcityconstrefidxccode333
25、Usingwhere++2rowsinset(0.01sec)在这个例子中,MySQL现在
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