查询优化（mysql下的慢）

查询优化-提高数据库性能的关键

随着数据量的增长，数据库的性能是非常关键的。针对查询优化，能够有效提升数据库操作的效率，并且减少数据库的负担。下面将从索引、查询语句等方面来探讨查询优化的相关技巧。

1. 创建索引优化查询

创建索引是提高查询速度的一种重要方式。那什么是索引呢？可以把它看成是一本书的目录，它可以帮助我们快速的找到需要的数据。索引并不是全部好处，过多的索引反而会增加数据库查询的负担，因为索引的数据占用了额外的空间，对更新、插入和删除操作会带来额外的负担。因此，我们要根据不同的业务需求，创建有意义的索引。

下面是创建索引的语法：

 CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name 
    ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [,… n]) 
    [ INCLUDE ( column_name [ ,… n ] ) ] 
    [ WHERE filter_predicate ]

2. 优化查询语句

一个好的查询语句可以大大降低数据库的负担，也可以大大优化查询效率。查询语句应该尽可能符合以下原则:

(1) 简单语法：尽可能的精简语法，使用优化的查询方法，避免使用不必要的操作。

(2) 使用合适的运算符：避免使用过多的运算符，选择合适的运算符对于查询效率的提高是很有帮助的。

(3) 优化子查询：避免使用过多的子查询，尤其是存在联合查询或者多表关联的时候，子查询会加重系统运算压力，从而导致效率降低。

下面举例说明：

 SELECT title, price, author_name 
 FROM book b 
 JOIN author a ON b.author_id = a.author_id 
 WHERE b.status = 'published' 
 ORDER BY b.created_at DESC 
 LIMIT 10;

3. 优化数据表结构

在面对大量数据的时候，数据表的结构对于查询优化来说也非常关键。尽量将重要的字段设置为索引，把不重要的字段设为非唯一索引，并且也应该尽可能的规避掉NULL值。

在MySQL中使用EXPLN关键字可以查看成本和查询计划等信息，如下：

 EXPLN SELECT * FROM articles WHERE author_id='1' AND status='approved' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

从上面的输出结果中我们可以获得相关查询的成本、部分查询的语句执行信息、数据文件访问情况等等。这样我们可以更优化查询的方法。

总结

以上就是查询优化所需要的关键技巧，尽量创建有意义的索引，优化查询语句，优化数据表结构，使用EXPLN关键字进行查询计划分析。只有深入掌握这些技巧，我们才能发挥最大的查询性能，快速地处理大量的数据。