熟悉sql語句的人都清楚，如果要對乙個任務進行操作的話，sql語句可以有很多種相關寫法，但是不同的寫法查詢的效能可能會有天壤之別。
本文列舉出五個mysql查詢優化的方法，當然，優化的方法還有很多。
優化資料型別
mysql中資料型別有多種，如果你是一名dba，正在按照優化的原則對資料型別進行嚴格的檢查，但開發人員可能會選擇他們認為最簡單的方案，以加快編碼速度，或者選擇最明顯的選擇，因此，你可能面臨的都不是最佳的選擇，如果可能的話，你應該嘗試以通用準則來改變這些決定。
(1)避免使用null
null對於大多數資料庫都需要特殊處理，mysql也不例外，它需要更多的**，更多的檢查和特殊的索引邏輯，有些開發人員完全沒有意識到，建立表時null是預設值，但大多數時候應該使用not null，或者使用乙個特殊的值，如0，-1作為預設值。
(2)僅可能使用更小的字段
mysql從磁碟讀取資料後是儲存到記憶體中的，然後使用cpu週期和磁碟i/o讀取它，這意味著越小的資料型別占用的空間越小，從磁碟讀或打包到記憶體的效率都更好，但也不要太過執著減小資料型別，要是以後應用程式發生什麼變化就沒有空間了。修改表將需要重構，間接地可能引起**的改變，這是很頭疼的問題，因此需要找到乙個平衡點。
小心字符集轉換
客戶端或應用程式使用的字符集可能和表本身的字符集不一樣，這需要mysql在執行過程中隱含地進行轉換，此外，要確定字符集如utf-8是否支援多位元組字元，因此它們需要更多的儲存空間。
優化count(my_col)和count(*)
如果你使用myisam表，在沒有where子句的情況下使用count(*)速度是很快的，因為行數量的統計是非常精確的，因此mysql不會一行一行地去找，進而得出行數，如my_col列沒有空值，那麼和前面說的情況會一樣，即count(my_col)速度也會很快。
如果有where子句時使用count( )，基本上就無法進行更多優化了，在where子句中超出了明顯的索引列，對於複雜的where子句，只有使用覆蓋索引才有用。
除了上面的建議外，你還可以使用彙總表，它們讓你可以對錶的內容保持更新，你可以使用觸發器，或者應用程式邏輯保持彙總表總是最新狀態，或者定期執行乙個批處理作業保持填充最新的資料資訊，如果你採用後者，你的資訊將會非常接近，但不是精確的，依賴於批處理作業多久執行一次，這需要權衡應用程式對精確資訊的需要，和保持資料更新的系統開銷，要在這二者之間找到乙個平衡點。
優化子查詢
遇到子查詢時，mysql查詢優化引擎並不是總是最有效的，這就是為什麼經常將子查詢轉換為連線查詢的原因了，優化器已經能夠正確處理連線查詢了，當然要注意的一點是，確保連線表(第二個表)的連線列是有索引的，在第乙個表上mysql通常會相對於第二個表的查詢子集進行一次全表掃瞄，這是巢狀迴圈演算法的一部分。
優化union
在跨多個不同的資料庫時使用union是乙個有趣的優化方法，union從兩個互不關聯的表中返回資料，這就意味著不會出現重複的行，同時也必須對資料進行排序，我們知道排序是非常耗費資源的，特別是對大表的排序。
union all可以大大加快速度，如果你已經知道你的資料不會包括重複行，或者你不在乎是否會出現重複的行，在這兩種情況下使用union all更適合。此外，還可以在應用程式邏輯中採用某些方法避免出現重複的行，這樣union all和union返回的結果都是一樣的，但union all不會進行排序。
小結雖然本文列舉的優化方法並不完全，但無論何時，只要可能，盡可能嘗試不同的解決方案，檢視查詢計畫，在大資料集上進行測試，並會定位結果基準點，觀察在實際應用中的情況怎麼樣。同時，事先檢視一下你的慢速查詢日誌，盡可能早地找出需要調整的查詢。
mysql優化limit查詢語句的5個方法
mysql的分頁比較簡單，只需要limit offset,length就可以獲取資料了，但是當offset和length比較大的時候，mysql明顯效能下降 1.子查詢優化法 先找出第一條資料，然後大於等於這條資料的id就是要獲取的資料 缺點 資料必須是連續的，可以說不能有where條件，where...
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這篇文章主要介紹了mysql優化limit查詢語句的5個方法,它們分別是子查詢優化法 倒排表優化法 反向查詢優化法 limit限制優化法和只查索引法,需要的朋友可以參考下 mysql的分頁比較簡單，只需要limit offset,length就可以獲取資料了，但是當offset和length比較大的...