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MySQL怎样优化WHERE子句

时间:2007-02-17  来源:PHP爱好者

where优化主要是在SELECT中,因为他们最主要是在那里使用,但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。 但请注意,下面的优化并不是完全的。MYSQL实施了许多优化,但我没时间全部测试. MySQL的一些优化列在下面: 删除不必要的括号:

((a AND b) AND c or (((a AND b) AND (c AND d))))

-> (a AND b AND c) or (a AND b AND c AND d) 常数调入:

(a -> b>5 AND b=c AND a=5 删除常数条件:

(B>=5 AND B=5) or (B=6 AND 5=5) or (B=7 AND 5=6)

-> B=5 or B=6 索引使用的常数表达式仅计算一次。

在一个单个表上的没有一个WHERE的COUNT(*)直接从表中检索信息。当仅使用一个表时,对任何NOT NULL表达式也这样做。

无效常数表达式的早期检测。MySQL快速检测某些SELECT语句是不可能的并且不返回行。

如果你不使用GROUP BY或分组函数(COUNT()、MIN()……),HAVING与WHERE合并。

为每个子联结(sub join),构造一个更简单的WHERE以得到一个更快的WHERE计算并且也尽快跳过记录。

所有常数的表在查询中的在其他任何表之前被读出。

一个常数的表是:

一个空表或一个有1行的表。

与在一个UNIQUE索引、或一个PRIMARY KEY的WHERE子句一起使用的表,这里所有的索引部分使用一个常数表达式并且索引部分被定义为NOT NULL。

所有下列的表用作常数表: mysql> select * from t where primary_key=1;

mysql> select * from t1,t2 where t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id; 对联结表的最好联结组合是通过尝试所有可能性来找到:(。如果所有在ORDER BY和GROUP BY的列来自同一个表,那么当联结时,该表首先被选中。

如果你使用SQL_SMALL_RESULT,MySQL将使用一个在内存中的表。

如果有一个ORDER BY子句和一个不同的GROUP BY子句,或如果ORDER BY或GROUP BY包含不是来自联结队列中的第一个表的其他表的列,创建一个临时表。

因为DISTINCT被变换到在所有的列上的一个GROUP BY,DISTINCT与ORDER BY结合也将在许多情况下需要一张临时表。

每个表的索引被查询并且使用跨越少于30% 的行的索引。如果这样的索引没能找到,将使用一个快速的表扫描。

在一些情况下,MySQL能从索引中读出行,甚至不用查询数据文件。如果索引使用的所有列是数字的,那么只有索引树被用来解答查询。

在每个记录被输出前,那些不匹配HAVING子句的行将被跳过。 下面是一些快速的查询例子: mysql> select COUNT(*) from tbl_name;

mysql> select MIN(key_part1),MAX(key_part1) from tbl_name;

mysql> select MAX(key_part2) from tbl_name

where key_part_1=constant;

mysql> select ... from tbl_name

ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;

mysql> select ... from tbl_name

ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,... LIMIT 10; 下列查询仅使用索引树就可解决(假设索引列是数字的): mysql> select key_part1,key_part2 from tbl_name where key_part1=val;

mysql> select COUNT(*) from tbl_name

where key_part1=val1 AND key_part2=val2;

mysql> select key_part2 from tbl_name GROUP BY key_part1; 下列查询使用索引以排序顺序检索,不用一次另外的排序: mysql> select ... from tbl_name ORDER BY key_part1,key_part2,...

mysql> select ... from tbl_name ORDER BY key_part1 DESC,key_part2 DESC,...
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