mysql速度慢怎么排查 mysql访问速度慢

mysql 视图查询速度不慢，但排序和数据数量太慢了，请问有什么优化方法吗？

针对排序字段和条件字段添加联合索引，还有就是如果查询是有范围的，没有跨维度查询，可以考虑表分区或分表。

相关问答

Q1: 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

Q2: 怎么提高mysql速度？？

1,表设计一定要优化，冗余数据最少，少用连接查询。如果在实际应用中，使用了极其复杂的连接，子查询，则数据表的设计得要重新考虑了。

2,尽量用char而不是varchar，因为固定长度得string用起来更快.在当今硬盘容量越来越大的情况下，牺牲点存储空间而换得查询速度得提升是值得的。

3,通过简化权限来提高查询速度。如果一个查询之前要执行很多权限验证，则查询速度会慢下来，不妨试着在mysql中用root登录与用你新建的有权限控制的用户登录的速度，就可以看出来了，root登录，一下子就进入了，而普通用户登录，总会延迟一下。

4, 表的优化。如果一个表已经用了一段时间，随着更新和删除操作的发生，数据将会变得支离破碎，这样同样会增加在该表中进行物理搜索所花费的时间。你要知道的是，在mysql底层设计中，数据库将被映射到具有某种文件结构的目录中，而表则映射到文件。所以磁盘碎片是很有可能发生的。庆幸的是，在mysql中，我们可以通过下面的语句进行修复：

optimize table tablename

或

myisamchk -r tablename

5,使用索引，可以在需要提高查询速度的地方使用索引，简化索引，不要创建查询不使用的索引。可通过运行explain命令分析后决定.

6,使用默认值，在尽可能的地方使用列的默认值，只在与默认值不同的时候才插入数据。这样可以减少执行insert语句所花费的时间

其实，着就要求我们养成良好的习惯（5.6）。

Q3: 跪求高手给出MySQL优化方案，7万多条查询很慢，查询代码如下，感激不尽

他用的是一个mysql的类，也就是说将mysql的操作封装在一个类中。因为如果你直接使用php的函数来操作数据库的话，可能会比较繁琐，而且不够直观，这样封装成类会比较直观。

其实你只需要了解如何调用以及这个类中的每个方法的用途和用法即可。

首先是这几句：

include 'mysql.php';//将mysql类包含进来，也就是下面的那一大堆

$server="localhost";//服务器地址

$user="用户名";//mysql用户名

$psw="密码";//mysql密码

$database="数据库";//你要操作的数据库

$db = new Mysql();//实例化Mysql类

$db-connect($server, $user, $psw, $database);//创建数据库连接，这已经开始使用mysql类的方法了

unset($server, $user, $psw, $database);//释放上面的变量，用意是减少系统开销

而至于下面说到的mysql类，你无需知道每一句都是什么意思，你只要知道那些方法怎么使用就行了。

比如query()，这个就是用来执行sql语句，比如：

$sql = "SELECT * FROM table WHERE id=1";

$db-query($sql);

这样就会执行这条sql语句。

当然，这样的返回值是不直观的，如果想要简单地处理SELECT结果，可以使用fetchAll()、fetchOne()、fetchRow()、fetchArray()这些。顾名思义，fetchAll一般是返回二维数组，一般用于多行的查询结果。fetchOne一般是返回一维数组，一般用于单行的查询结果。其他的就需要你实际测试一下。

当然，还有update、delete这两个方法，这两个可以让你不用自己写sql语句，直接给相应的参数即可以做到更新或删除——因为sql语句也封装在这两个方法里面了。

其实这样的php的mysql类还有很多，比较好的一个是ezSQL，你可以去搞下来看看，使用起来很方便。

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