MySQL提升大量數(shù)據(jù)查詢效率的優(yōu)化神器

更新時間：2022年07月06日 15:43:28 作者：王小王_123

這篇文章主要介紹了MySQL提升大量數(shù)據(jù)查詢效率的優(yōu)化神器，文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下

前言

在應(yīng)用的的開發(fā)過程中，由于初期數(shù)據(jù)量小，開發(fā)人員寫 SQL 語句時更重視功能上的實(shí)現(xiàn)，但是當(dāng)應(yīng)用系統(tǒng)正式上線后，隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)量的急劇增長，很多 SQL 語句開始逐漸顯露出性能問題，對生產(chǎn)的影響也越來越大，此時這些有問題的 SQL 語句就成為整個系統(tǒng)性能的瓶頸，因此我們必須要對它們進(jìn)行優(yōu)化.

為什么這么說呢？因?yàn)樵贛ySQL查詢語句中，語法比較的通用嗎，要想得到一個數(shù)據(jù)集可以使用不同的查詢語句！

例如我們需要查詢一個數(shù)據(jù)表有多少行數(shù)據(jù)集？

1、暴力搜索

select count(*) from data;

這樣雖然也可以達(dá)到效果，但是用 "SELECT * " 數(shù)據(jù)庫需要解析更多的對象、字段、權(quán)限、屬性等相關(guān)內(nèi)容，在 SQL 語句復(fù)雜，硬解析較多的情況下，會對數(shù)據(jù)庫造成沉重的負(fù)擔(dān)。

增大網(wǎng)絡(luò)開銷，* 有時會誤帶上如log、IconMD5之類的無用且大文本字段，數(shù)據(jù)傳輸size會幾何增長。特別是MySQL和應(yīng)用程序不在同一臺機(jī)器，這種開銷非常明顯。

2、限定字段查詢

select count(id) from data;

這里的id是一個遞增的序列，查詢效果確實(shí)有所提升。

MySQL的優(yōu)化方式有很多，大致我們可以從以下幾點(diǎn)來優(yōu)化MySQL:

從設(shè)計(jì)上優(yōu)化
從查詢上優(yōu)化
從索引上優(yōu)化
從存儲上優(yōu)化

查看SQL執(zhí)行頻率

MySQL 客戶端連接成功后，通過 show [session|global] status 命令可以查看服務(wù)器狀態(tài)信息。通過查看狀態(tài)信息可以查看對當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的主要操作類型。

--下面的命令顯示了當(dāng)前 session 中所有統(tǒng)計(jì)參數(shù)的值
show session status like 'Com_______'; -- 查看當(dāng)前會話統(tǒng)計(jì)結(jié)果
show global status like 'Com_______'; -- 查看自數(shù)據(jù)庫上次啟動至今統(tǒng)計(jì)結(jié)果
show status like 'Innodb_rows_%'; -- 查看針對Innodb引擎的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

定位低效率執(zhí)行SQL

可以通過以下兩種方式定位執(zhí)行效率較低的 SQL 語句。

慢查詢?nèi)罩?: 通過慢查詢?nèi)罩径ㄎ荒切﹫?zhí)行效率較低的 SQL 語句。

show processlist：該命令查看當(dāng)前MySQL在進(jìn)行的線程，包括線程的狀態(tài)、是否鎖表等，可以實(shí)時地查看 SQL 的執(zhí)行情況，同時對一些鎖表操作進(jìn)行優(yōu)化。

-- 查看慢日志配置信息
show variables like '%slow_query_log%';
-- 開啟慢日志查詢
set global slow_query_log=1;
-- 查看慢日志記錄SQL的最低閾值時間
show variables like 'long_query_time%';
-- 修改慢日志記錄SQL的最低閾值時間
set global long_query_time=4;

show processlist;

1） id列，用戶登錄mysql時，系統(tǒng)分配的"connection_id"，可以使用函數(shù)connection_id()查看
2） user列，顯示當(dāng)前用戶。如果不是root，這個命令就只顯示用戶權(quán)限范圍的sql語句
3） host列，顯示這個語句是從哪個ip的哪個端口上發(fā)的，可以用來跟蹤出現(xiàn)問題語句的用戶
4） db列，顯示這個進(jìn)程目前連接的是哪個數(shù)據(jù)庫
5） command列，顯示當(dāng)前連接的執(zhí)行的命令，一般取值為休眠（sleep），查詢（query），連接（connect）等
6） time列，顯示這個狀態(tài)持續(xù)的時間，單位是秒
7） state列，顯示使用當(dāng)前連接的sql語句的狀態(tài)，很重要的列。state描述的是語句執(zhí)行中的某一個狀態(tài)。一個sql語句，以查詢?yōu)槔赡苄枰?jīng)過copying to tmp table、sorting result、sending data等狀態(tài)才可以完成
8） info列，顯示這個sql語句，是判斷問題語句的一個重要依據(jù)

explain分析執(zhí)行計(jì)劃

通過以上步驟查詢到效率低的 SQL 語句后，可以通過 EXPLAIN命令獲取 MySQL如何執(zhí)行 SELECT 語句的信息，包括在 SELECT 語句執(zhí)行過程中表如何連接和連接的順序。

-- 準(zhǔn)備測試數(shù)據(jù)
create database mydb13_optimize;
use mydb13_optimize;

執(zhí)行sql腳本sql_optimize.sql添加數(shù)據(jù)

explain select * from user where uid = 1;

id 字段是 select查詢的序列號，是一組數(shù)字，表示的是查詢中執(zhí)行select子句或者是操作表的順序。id 情況有三種:

1、id 相同表示加載表的順序是從上到下

explain select * from user u, user_role ur, role r where u.uid = ur.uid and ur.rid = r.rid ;

2、 id 不同id值越大，優(yōu)先級越高，越先被執(zhí)行。

explain select * from role where rid =
(select rid from user_role where uid = (select uid from user where uname = '張飛'))

3、 id 有相同，也有不同，同時存在。id相同的可以認(rèn)為是一組，從上往下順序執(zhí)行；在所有的組中，id的值越大，優(yōu)先級越高，越先執(zhí)行。

表示 SELECT 的類型，常見的取值，如下表所示：

type 顯示的是訪問類型，是較為重要的一個指標(biāo)，可取值為：

結(jié)果值從最好到最壞以此是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

其他的額外的執(zhí)行計(jì)劃信息，在該列展示。

Mysql從5.0.37版本開始增加了對 show profiles 和 show profile 語句的支持。show profiles 能夠在做SQL優(yōu)化時幫助我們了解時間都耗費(fèi)到哪里去了。

通過 have_profiling 參數(shù)，能夠看到當(dāng)前MySQL是否支持profile：

select @@have_profiling;
set profiling=1; -- 開啟profiling 開關(guān)；

通過profile，我們能夠更清楚地了解SQL執(zhí)行的過程。首先，我們可以執(zhí)行一系列的操作

show databases;
use mydb13_optimize;
show tables;
select * from user where id < 2;
select count(*) from user;

執(zhí)行完上述命令之后，再執(zhí)行show profiles 指令，來查看SQL語句執(zhí)行的耗時：

show profiles;

通過show profile for query query_id 語句可以查看到該SQL執(zhí)行過程中每個線程的狀態(tài)和消耗的時間：

show profile for query 8;

在獲取到最消耗時間的線程狀態(tài)后，MySQL支持進(jìn)一步選擇all、cpu、block io 、context switch、page faults等明細(xì)類型類查看MySQL在使用什么資源上耗費(fèi)了過高的時間。例如，選擇查看CPU的耗費(fèi)時間：

show profile cpu for query 133;

trace分析優(yōu)化器執(zhí)行計(jì)劃

MySQL5.6提供了對SQL的跟蹤trace, 通過trace文件能夠進(jìn)一步了解為什么優(yōu)化器選擇A計(jì)劃, 而不是選擇B計(jì)劃

SET optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;

執(zhí)行SQL語句：

select * from user where uid < 2;

最后，檢查information_schema.optimizer_trace就可以知道MySQL是如何執(zhí)行SQL的：

select * from information_schema.optimizer_trace\G;

使用索引優(yōu)化

索引是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化最常用也是最重要的手段之一, 通過索引通?？梢詭椭脩艚鉀Q大多數(shù)的MySQL的性能優(yōu)化問題。

create table `tb_seller` (
`sellerid` varchar (100),
`name` varchar (100),
`nickname` varchar (50),
`password` varchar (60),
`status` varchar (1),
`address` varchar (100),
`createtime` datetime,
primary key(`sellerid`)
);

索引是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化最常用也是最重要的手段之一, 通過索引通?？梢詭椭脩艚鉀Q大多數(shù)的MySQL的性能優(yōu)化問題。

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','華為科技有限公司','華為小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','傳智播客教育科技有限公司','傳智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑馬程序員','黑馬程序員','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','羅技科技有限公司','羅技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗艦店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

-- 創(chuàng)建組合索引
create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

該情況下，索引生效，執(zhí)行效率高。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

避免索引失效應(yīng)用-最左前綴法則：

-- 最左前綴法則
-- 如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始，并且不跳過索引中的列。
explain select * from tb_seller where name='小米科技'; -- 403

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1'; -- 410
explain select * from tb_seller where status='1' and name='小米科技'; -- 410
-- 違法最左前綴法則 ， 索引失效：
explain select * from tb_seller where status='1'; -- nulll

-- 如果符合最左法則，但是出現(xiàn)跳躍某一列，只有最左列索引生效：
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 403

索引失效應(yīng)用-其他匹配原則：

-- 范圍查詢右邊的列，不能使用索引 。
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status >'1' and address='北京市';

-- 不要在索引列上進(jìn)行運(yùn)算操作， 索引將失效。
explain select * from tb_seller where substring(name,3,2)='科技'

-- 字符串不加單引號，造成索引失效。
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status = 1 ;

避免索引失效應(yīng)用-其他匹配原則：

-- 1、范圍查詢右邊的列，不能使用索引 。
-- 根據(jù)前面的兩個字段name ， status 查詢是走索引的， 但是最后一個條件address 沒有用到索引。
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status >'1' and address='北京市';

-- 2、不要在索引列上進(jìn)行運(yùn)算操作， 索引將失效。
explain select * from tb_seller where substring(name,3,2)='科技'

-- 3、字符串不加單引號，造成索引失效。
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status = 1 ;

-- 4、盡量使用覆蓋索引，避免select *
-- 需要從原表及磁盤上讀取數(shù)據(jù)
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率低

-- 從索引樹中就可以查詢到所有數(shù)據(jù)
explain select name from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率高
explain select name,status,address from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率高
-- 如果查詢列，超出索引列，也會降低性能。
explain select name,status,address,password from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率低

-- 盡量使用覆蓋索引，避免select *
-- 需要從原表及磁盤上讀取數(shù)據(jù)
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率低

-- 從索引樹中就可以查詢到所有數(shù)據(jù)
explain select name from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率高
explain select name,status,address from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率高
-- 如果查詢列，超出索引列，也會降低性能。
explain select name,status,address,password from tb_seller where name='小米科技' and address='北京市'; -- 效率低

-- 用or分割開的條件， 那么涉及的索引都不會被用到。
explain select * from tb_seller where name='黑馬程序員' or createtime = '2088-01-01 12:00:00';
explain select * from tb_seller where name='黑馬程序員' or address = '西安市';
explain select * from tb_seller where name='黑馬程序員' or status = '1';

-- 以%開頭的Like模糊查詢，索引失效。
explain select * from tb_seller where name like '科技%'; -- 用索引
explain select * from tb_seller where name like '%科技'; -- 不用索引
explain select * from tb_seller where name like '%科技%';-- 不用索引
-- 彌補(bǔ)不足,不用*，使用索引列
explain select name from tb_seller where name like '%科技%';

-- 1、如果MySQL評估使用索引比全表更慢，則不使用索引。
-- 這種情況是由數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來決定的
create index index_address on tb_seller(address);
explain select * from tb_seller where address = '北京市'; -- 沒有使用索引
explain select * from tb_seller where address = '西安市'; -- 沒有使用索引
-- 2、is NULL ， is NOT NULL 有時有效，有時索引失效。
create index index_address on tb_seller(nickname);
explain select * from tb_seller where nickname is NULL; -- 索引有效
explain select * from tb_seller where nickname is not NULL; -- 無效

SQL優(yōu)化

create table `tb_user` (
`id` int(11) not null auto_increment,
`username` varchar(45) not null,
`password` varchar(96) not null,
`name` varchar(45) not null,
`birthday` datetime default null,
`sex` char(1) default null,
`email` varchar(45) default null,
`phone` varchar(45) default null,
`qq` varchar(32) default null,
`status` varchar(32) not null comment '用戶狀態(tài)',
`create_time` datetime not null,
`update_time` datetime default null,
primary key (`id`),
unique key `unique_user_username` (`username`)
);

當(dāng)使用load 命令導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時候，適當(dāng)?shù)脑O(shè)置可以提高導(dǎo)入的效率。對于 InnoDB 類型的表，有以下幾種方式可以提高導(dǎo)入的效率：

大量插入數(shù)據(jù)

1）主鍵順序插入

因?yàn)镮nnoDB類型的表是按照主鍵的順序保存的，所以將導(dǎo)入的數(shù)據(jù)按照主鍵的順序排列，可以有效的提高導(dǎo)入數(shù)據(jù)的效率。如果InnoDB表沒有主鍵，那么系統(tǒng)會自動默認(rèn)創(chuàng)建一個內(nèi)部列作為主鍵，所以如果可以給表創(chuàng)建一個主鍵，將可以利用這點(diǎn)，來提高導(dǎo)入數(shù)據(jù)的效率。

-- 1、首先，檢查一個全局系統(tǒng)變量 'local_infile' 的狀態(tài)， 如果得到如下顯示 Value=OFF，則說明這是不可用的
show global variables like 'local_infile';

-- 2、修改local_infile值為on，開啟local_infile
set global local_infile=1;

-- 3、加載數(shù)據(jù)
/*
腳本文件介紹 :
sql1.log ----> 主鍵有序
sql2.log ----> 主鍵無序
*/
load data local infile 'D:\\sql_data\\sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

2 )、關(guān)閉唯一性校驗(yàn)

在導(dǎo)入數(shù)據(jù)前執(zhí)行 SET UNIQUE_CHECKS=0，關(guān)閉唯一性校驗(yàn)，在導(dǎo)入結(jié)束后執(zhí)行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢復(fù)唯一性校驗(yàn)，可以提高導(dǎo)入的效率。

-- 關(guān)閉唯一性校驗(yàn)
SET UNIQUE_CHECKS=0;
truncate table tb_user;
load data local infile 'D:\\sql_data\\sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
SET UNIQUE_CHECKS=1;

優(yōu)化insert語句

-- 數(shù)據(jù)有序插入
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(5,'Rose');
insert into tb_test values(2,'Cat');
-- 優(yōu)化后
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(5,'Rose');

優(yōu)化order by語句

CREATE TABLE `emp` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(100) NOT NULL,
`age` int(3) NOT NULL,
`salary` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('12','Jay3','37','4500');
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);

2、兩種排序方式

第一種是通過對返回?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行排序，也就是通常說的 filesort 排序，所有不是通過索引直接返回排序結(jié)果的排序都叫 FileSort 排序。

第二種通過有序索引順序掃描直接返回有序數(shù)據(jù)，這種情況即為 using index，不需要額外排序，操作效率高。

3、Filesort 的優(yōu)化

通過創(chuàng)建合適的索引，能夠減少 Filesort 的出現(xiàn)，但是在某些情況下，條件限制不能讓Filesort消失，那就需要加快 Filesort的排序操作。

對于Filesort ， MySQL 有兩種排序算法：

1）兩次掃描算法：MySQL4.1 之前，使用該方式排序。首先根據(jù)條件取出排序字段和行指針信息，然后在排序區(qū) sort buffer 中排序，如果sort buffer不夠，則在臨時表 temporary table 中存儲排序結(jié)果。完成排序之后，再根據(jù)行指針回表讀取記錄，該操作可能會導(dǎo)致大量隨機(jī)I/O操作。
2）一次掃描算法：一次性取出滿足條件的所有字段，然后在排序區(qū) sort buffer 中排序后直接輸出結(jié)果集。排序時內(nèi)存開銷較大，但是排序效率比兩次掃描算法要高。

MySQL 通過比較系統(tǒng)變量 max_length_for_sort_data 的大小和Query語句取出的字段總大小，來判定是否那種排序算法，如果max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二種優(yōu)化之后的算法；否則使用第一種。

可以適當(dāng)提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系統(tǒng)變量，來增大排序區(qū)的大小，提高排序的效率。

優(yōu)化group by

于GROUP BY 實(shí)際上也同樣會進(jìn)行排序操作，而且與ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分組操作。當(dāng)然，如果在分組的時候還使用了其他的一些聚合函數(shù)，那么還需要一些聚合函數(shù)的計(jì)算。所以，在GROUP BY 的實(shí)現(xiàn)過程中，與 ORDER BY 一樣也可以利用到索引。

如果查詢包含 group by 但是用戶想要避免排序結(jié)果的消耗，則可以執(zhí)行order by null 禁止排序。

如下：

drop index idx_emp_age_salary on emp;
explain select age,count(*) from emp group by age;
explain select age,count(*) from emp group by age order by null;
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary)；

子查詢優(yōu)化

使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務(wù)或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢是可以被更高效的連接（JOIN）替代。

explain select * from user where uid in (select uid from user_role );

explain select * from user u , user_role ur where u.uid = ur.uid;
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

連接(Join)查詢之所以更有效率一些，是因?yàn)镸ySQL不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時表來完成這個邏輯上需要兩個步驟的查詢工作。

limit優(yōu)化

一般分頁查詢時，通過創(chuàng)建覆蓋索引能夠比較好地提高性能。一個常見又非常頭疼的問題就是 limit 900000,10 ，此時需要MySQL排序前900010 記錄，僅僅返回900000 - 900010 的記錄，其他記錄丟棄，查詢排序的代價非常大。

1、在索引上完成排序分頁操作，最后根據(jù)主鍵關(guān)聯(lián)回原表查詢所需要的其他列內(nèi)容。
2、該方案適用于主鍵自增的表，可以把Limit 查詢轉(zhuǎn)換成某個位置的查詢。

到此這篇關(guān)于MySQL提升大量數(shù)據(jù)查詢效率的優(yōu)化神器的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL優(yōu)化神器內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章:

欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

軟件下載

源碼下載

軟件編程

網(wǎng)絡(luò)編程

在線工具

數(shù)據(jù)庫

CMS

常用工具