提升MySQL查询效率及查询速度优化的四个方法详析
作者：普通网友
在任何一个数据库中，查询优化都是不可避免的一个话题。对于数据库工程师来说，优化工作是最有挑战性的工作。MySQL开源数据库也不例外
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众所周知，在任何一个数据库中，查询优化都是不可避免的一个话题。对于数据库工程师来说，优化工作是最有挑战性的工作。MySQL开源数据库也不例外。其实笔者认为，数据库优化并没有大家所想象的那么苦难。通常情况下，大家可以从以下四个细节出发来做好MySQL数据库的查询优化工作。
一、利用EXPLAIN关键字来评估查询语句中的缺陷
如下图所示，现在笔者在数据库中执行了一条简单的Select查询语句，从一个表格中查询所有信息。现在数据库管理员想知道，数据库在执行这条语句时，做了哪些工作或者说想知道，这条查询语句有没有进一步优化的可能。如果要了解这个信息的话，就可以在查询语句中加入一个Explain关键字。
通过Select查询语句可以从数据库中查询某个表中的数据。但是这条语句执行的效率如何是否还有优化的余地这些内容是无法从上面这个简单的查询语句中获得的。为了了解更加详细的信息，需要加入Explain关键字。如下图所示：
加入Explain关键字之后，系统并没有查询出表格中的数据，而只是显示了查询过程中的一些信息。这些信息对于我们后续进行数据库查询优化非常有帮助。从上面这个信息中我们可以看出，用户只是进行来一个简单的查询。在这个查询中，没有用到任何索引、关键字等内容，也没有用到Where条件语句。为此这个查询语句并不是很合理。虽然其可以找到最后正确的结果，不过其查询效率可能并不是很明显。为此数据库专家可以根据上面显示的信息来进行优化。如果我们现在在查询语句中加入一条Where语句，那么又会有什么样的结果呢如下图所示。
此时在最后一个Extra字段中，系统就会显示已经使用了Where语句。在进行数据库优化中，我们需要抓住结果中的NULL字段或者空白内容的字段。这些地方往往是我们进行优化的重点。如上图所示，我们可以给这条Select语句进行如下的优化：在表中设置关键字或者索引，来提高查询的效率。
二、数据比较时采用相同类型的列以提高查询效率
在数据查询时，有时候会在条件语句中加入判断的条件。如现在有两张表：用户基本信息表和用户权限表，两者通过用户编号作为关联。现在需要查询出每个用户对应什么样的权限，此时就要通过用户编号作为查询条件来进行查询。现在假设用户基本信息表中的用户编号字段为CHAR类型的;而用户权限表中的用户编号是VARCHAR类型的。这两个数据类型虽然都是字符型，但是不是同一种类型。现在对这连个表执行关联查询，其查询的效率如何呢首先需要确定的一点是，虽然他们两个是不同类型的字符型数据，不过是相互兼容的。最后仍然可以得到正确的结果。明确了这一点之后，我们再来考虑，能否对这个查询语句进行优化呢
我们再假设一下。现在这两个表的用户编号的数据类型都是CHAR。现在再对这两个表进行关联查询，得到的结果是否相同呢我们测试的结果是，查询的结果是相同的，但是其所花费的时间是不同的。而且随着数据量的增加，两个查询所相差的时间会越来越长。从这里可以知道，虽然这两个查询语句是等价的，但是其查询的效率不同。
在MySQL数据库中，虽然相互兼容的数据类型可以进行相互比较。但是其查询的效率会有所影响。从提高数据库查询效率的角度出发，笔者建议在查询条件语句中最好比较具有相同类型的列。在同等条件下，相同的列类型比不同类型的列能够提供更好的性能。特别是在数据量比较多的数据库中，这尤其重要。
不过这个优化需要涉及到数据表的列类型。为此在数据表进行设计时，就需要考虑这一点。如针对上面这个案例，我们可以在两个表中专门设置一个用户ID列。可以使用整数类型的序列，让系统进行自动编号。然后在查询时通过这个用户ID列来进行比较，而不是通过原来的用户编号列进行比较。相对来说，这么操作查询的效率会更高。
三、在Like关键字的起始处通配符要谨慎使用
在实际工作中，笔者发现不少数据库管理员有一个不好的习惯。他们在使用Like等关键字时，通配符会乱用。如现在用户需要查找所有以“LOOK”为前缀的产品信息。用户在查询时，会习惯性的使用下面的语句进行查询：like “%LOOK%”。这个条件语句会查询出所有品名中有LOOK这个单词的纪录，而不是查询出以LOOK为前缀的产品信息。
虽然最终的结果可能是相同的。但是两者的查询效率不同。其实这很大一部分原因是客户端应用程序设计不当所造成的。如在客户端应用程序设计时，系统会默认显示一个%符号。如下图所示。
这么设计的本意是好的，让系统能够支持模糊查询。但是用户在实际操作起来，就可以有问题。如用户在查询时，不会在%号前面输入LOOK这个单词，而是在%后面输入LOOK这个单词。因为在查询时，光标会自动定位到%号后面。通常情况下，用户在输入时不会再去调整光标的位置。此时就出现了上面所说的这种情况。
为此笔者建议，在Like等关键字后面如果需要用到通配符的话，要非常的谨慎。特别是从大量数据中查找纪录时，这个通配符的位置一定要用对地方。在起始处能够不同通配符的话，尽量不要使用通配符。
四、尽量使用其它形式来代替Like关键字
上面提到在使用Like关键字时需要注意通配符的位置。其实从查询效率来看，我们不仅需要注意通配符的位置，而且能够不用Like关键字最好就不用。其实在SQL语句中，可以利用其他方式来代替Like关键字。如现在有一个产品表，其编号为6位。现在需要查询以9开头的产品编号。这该怎么操作呢
一是可以通过使用Like关键字，如LIKE “9%”。注意这个通配符的位置。这个条件语句可以查到所需要的结果。但是从性能优化的角度看，这条语句不是很好的处理方式。我们还可以通过一些折中的方式来实现。
二是通过比较符号来实现。如可以使用Value>=900000 and Value<=999999这种方式来实现。虽然两者的查询的结果是相同的。但是查询的时间这条语句要比上面这个采用Like符号的语句要短的多。
总结
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