巢狀查詢（子查詢）可以使用select語句來建立乙個單列的查詢結果，然後把這個結果作為過濾條件用在另乙個查詢中。巢狀查詢寫起來簡單，也容易理解。但是，有時候可以被更有效率的連線（join)替代。
現在假如要找出從來沒有在**中消費的客戶，也就是查詢在客戶customer表中但是不在支付payment表中的客戶資訊。
巢狀查詢：
連線改寫：
explain select * from customer a left join payment b on a.customer_id = b.customer_id where b.customer_id is null;
畫外音：連線查詢效率更高的原因，是因為mysql不需要在記憶體中建立臨時表來完成這個邏輯上需要兩個步驟的查詢工作；並且not exists表示mysql優化了left join，一旦它找到了匹配left join標準的行， 就不再搜尋了。
在mysql中做分頁查詢，mysql 並不是跳過 offset 行，而是取 offset+n 行，然後返回放棄前 offset 行，返回 n 行，那當 offset 特別大的時候，效率就非常的低下。例如「limit 1000,20」，此時mysql排序出前1020條資料後僅僅需要第1001到1020條記錄，前1000條資料都會被拋棄，查詢和排序的代價非常高。由此可見mysql的分頁處理並不是十分完美，需要我們在分頁sql上做一些優化，要麼控制返回的總頁數，要麼對超過特定閾值的頁數進行 sql 改寫。
畫外音：控制返回的總頁數並不是那麼靠譜，畢竟每頁的資料量也不能過大，資料多起來之後，控制返回的總頁數就變的不現實了。所以還是要對超過特定閾值的頁數進行 sql 改寫。
現在假設要對電影表film排序後取某一頁資料
可以看到優化器實際上做了全表掃瞄，處理效率不高。
在索引上完成排序分頁的操作，最後根據主鍵關聯回表查詢所需要的其他列內容。
畫外音：此處涉及到了sql優化的兩個重要概念，索引覆蓋和回表，我在前面的文章中詳細介紹過這兩個概念。通過索引覆蓋在索引上完成掃瞄和排序（索引有序），最後通過主鍵（innodb引擎索引會通過主鍵回表）回表查詢，最大限度減少回表查詢的i/o次數。
explain select * from film a inner join (select film_id from film order by title limit 50,5)b on a.film_id = b.film_id;
把limit查詢轉換成某個位置的查詢，減少分頁翻頁的壓力。
假設現在每頁10條資料，要取第42頁的資料。
sql可以改寫為：
這樣就把limit m,n 轉換成了limit n的查詢，但是這種方案只適合在不會出現重複值的特定環境，否則分頁結果可能會丟失資料。
對於巢狀查詢和分頁查詢的優化，歸根結底就是遵循sql優化原則之一——減少回表查詢的i/o次數。對於分頁查詢優化，更建議使用第一種優化方案，效能更好，穩定性更高。
《深入淺出mysql》
MySQL 優化巢狀查詢和分頁查詢
巢狀查詢 子查詢 可以使用select語句來建立乙個單列的查詢結果，然後把這個結果作為過濾條件用在另乙個查詢中。巢狀查詢寫起來簡單，也容易理解。但是，有時候可以被更有效率的連線 join 替代。現在假如要找出從來沒有在 中消費的客戶，也就是查詢在客戶customer表中但是不在支付payment表中...
mysql巢狀分頁 MySQL分頁優化
最近，幫同事重寫了乙個mysql sql語句，該sql語句涉及兩張表，其中一張表是字典表 需返回乙個字段 另一張表是業務表 本身就有150個字段，需全部返回 當然，欄位的個數是否合理在這裡不予評價。平時，返回的資料大概5w左右，系統尚能收到資料。但12月31日那天，資料量大概20w，導致sql執行時...
mysql 分頁優化 Mysql 查詢分頁優化
全表掃瞄，速度極慢 limit 語句的查詢時間與起始記錄的位置成正比 mysql 的 limit 語句是很方便，但是對記錄很多的表並不適合直接使用 建立測試表 drop table if exists t user create table test t user id int 10 unsigne...