谈数据库查询优化的几点想法

应尽可能避免全表扫描。首先，我们应该考虑在where和order by、group by中涉及的列上建立索引。

可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。通常我们可以在复杂的SELECT语句前面加上关键字EXPLAIN，尤其是涉及多个表的语句，检查执行计划。示例:解释select * from news

用特定的字段列表替换“*”，不要返回任何不需要的字段。

对mysql innodb的理解。

1.不需要的字段会增加数据传输的时间。即使mysql服务器和客户端在同一台机器上，使用的协议是tcp，通信也需要额外的时间。

2.要检索的字段和索引的类型也与这两个相关。例如，对于用户表，有姓名和电话的联合索引，select name from user where phone = 12345678912，select * from user where phone = 12345678912。前者比后者快，因为名字可以直接在索引上获取，所以不再需要读取这个记录。

3，大字段，比如很长的varchar，blob，text。准确的说，当长度超过728字节时，多余的数据会放在另一个地方，所以读取这个记录会增加一个io操作。

比如from _ unixtime(create _ time)= ‘ 2014-05-29 ‘就不能用索引。原因很简单。数据表中的所有字段值都存储在b

树中，但在搜索时，需要对所有元素应用函数进行比较。显然，成本太高了。所以语句应该写成create _ time = UNIX _ timestamp(‘ 2014-05-29 ‘)；

使用procedure analyse()函数对表进行分析，可以对表中各列的数据类型提出优化建议。如果可以的话，用小的。表类型的首要原则是使用能够正确表示和存储数据的最短类型。这样可以减少磁盘空、内存和cpu缓存的使用。

使用:select * from表名procedure analyze()；

通过拆分表，可以提高表的访问效率。有两种拆分方法。

1.垂直分裂

将主键和一些列放在一个表中，然后将主键和其他列放在另一个表中。如果表中的一些列是常用的，而另一些列是不常用的，可以使用垂直拆分。

2.水平分割

根据一列或多列数据的值，将数据行放在两个独立的表中。

创建一个与源表结构相同的中间表，将要统计的数据转移到中间表中，然后在中间表上进行统计，得到想要的结果。

选择多核高主频CPU。

使用更多内存。为MYSQL分配尽可能多的内存用于缓存。

4.3.1使用磁盘阵列

RAID 0没有数据冗余，也没有用于数据验证的磁盘显示。RAID 0至少需要两块硬盘。它将两个以上的硬盘合二为一，数据在每个磁盘上不断分割。

RAID1是由两块硬盘组成的RAID磁盘阵列，容量只相当于一块硬盘，因为另一块只是作为数据的“镜像”。使用RAID-0

1磁盘阵列。RAID 0

1是RAID 0和RAID 1的组合。它不仅提供了与RAID 1相同的数据安全性，还提供了与RAID 0相似的存储性能。

4.3.2调整磁盘调度算法

选择合适的磁盘调度算法可以减少磁盘寻道时间。

MySQL本身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的参数如指定MySQL查询缓冲区大小、指定MySQL允许的最大连接进程数等进行优化调整。

它的功能是存储选择查询的文本及其相应的结果。如果稍后收到相同的查询，服务器将直接从查询缓存中获取查询结果。查询缓存适用于不经常更新的表。当表中的数据改变时，查询缓存中的相关条目将被清除空。

优化查询树的结果唯一吗？

如果是用这个序列去依次构造二叉查找树，则唯一
如果是用这个序列所有的关键字去构造可能的二叉树（排列任意），则一般不唯一

oracle视图查询慢。如何优化？

比如Oracle的物化视图，把以前的逻辑视图转为物理存储，多表查询变为单表查询速度； 比如Oracle的pluggabble database可以一表多库存数据，极大的增加分库查询速度。 当然还有索引、SQL语句优化、多核的合理利用等需要程序员自己搞定的问题。 SQL语句优化会花你很久时间，但真心很重要。 祝好！