1、選擇最合適的欄位屬性
Mysql是一種關系型資料庫，可以很好地支持大資料量的存盤，但是一般來說，資料庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就越快，因此，在創建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中欄位的寬度舍得盡可能小，
例如：在定義郵政編碼這個欄位時，如果將其設定為char(255)，顯然給資料庫增加了不必要的空間，甚至使用varchar這種型別也是多余的，因為char(6)就可以很好地完成了任務，同樣的如果可以的話，我們應該是用MEDIUMINT而不是BIGINT來定義整形欄位，
2、盡量把欄位設定為NOT NULL
在可能的情況下，盡量把欄位設定為NOT NULL,這樣在將來執行查詢的時候，資料庫不用去比較NULL值，
對于某些文本欄位來說，例如“省份”或者“性別”，我們可以將他們定義為ENUM(列舉)型別，因為在MySQL中，ENUM型別被當做數值型資料來處理，而數值型資料被處理起來的速度要比文本型別要快得多，這樣我們又可以提高資料庫的性能，
3、使用連接(JOIN)來代替子查詢(Sub-Queries)
MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢，這個技術可以使用select陳述句來創建一個單例的查詢結果，然后把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中，
例如：我們要將客戶基本資訊表中沒有任何訂單的客戶洗掉掉，就可以利用子查詢先從銷售資訊表中將所有發出訂單的客戶id取出來，然后將結果傳遞給主查詢，如下圖所示：
如果使用連接(JOIN)來完成這個作業，速度將會快很多，尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢如下：
連接(JOIN)之所以更有效率一些，是因為MySQL不需要在記憶體中創建臨時表來完成這個邏輯上 需要兩個步驟的查詢作業，
另外，如果你的應用程式有很多JOIN查詢，你應該確認兩個表中JOIN的欄位是被建立過索引的，這樣MySQL內部 會啟動為你優化JOIN的SQL陳述句的機制，而且這些被用來JOIN的欄位，應該是相同的型別的，
例如：如果你要把DECIMAL欄位和一個INT欄位JOIN在一起，MySQL就無法使用他們的索引，對于那些STRING型別，還需要有相同的字符集才行，(兩個表的字符集可能不相同)，
inner join內連接也叫做等值連接，left/right join是外鏈接，
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A INNER JOIN ON A.id =B.id;
經過多方面的證實inner join性能比較快，因為inner join是等值連接，或許回傳的行數比較少，但是我們要記得有些陳述句隱形的用到了等值連接，如：
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A,B WHERE A.id = B.id;
sql中的連接查詢有inner join(內連接）、left join(左連接)、right join（右連接）、full join（全連接）四種方式，它們之間其實并沒有太大區別，僅僅是查詢出來的結果有所不同，
例如我們有兩張表：
Orders表通過外鍵Id_P和Persons表進行關聯，
inner join（內連接），在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結果集，
我們使用inner join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo
FROM Persons p
INNER JOIN Orders o
ON p.Id_P=o.Id_P and 1=1 --用and連接多個條件
ORDER BY p.LastName
查詢結果集：
此種連接方式Orders表中Id_P欄位在Persons表中找不到匹配的，則不會列出來，
注意：單純的select * from a,b是笛卡爾乘積，比如a表有5條資料，b表有3條資料，那么最后的結果有5*3=15條資料，
但是如果對兩個表進行關聯:select * from a,b where a.id = b.id 意思就變了，此時就等價于：
select * from a inner join b on a.id = b.id， -- 即就是內連接，
但是這種寫法并不符合規范，可能只對某些資料庫管用，如sqlserver，推薦最好不要這樣寫，最好寫成inner join的寫法，
內連接查詢 (select * from a join b on a.id = b.id) 與 關聯查詢 (select * from a , b where a.id = b.id)的區別
left join,在兩張表進行連接查詢時，會回傳左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄，
我們使用left join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo
FROM Persons p
LEFT JOIN Orders o
ON p.Id_P=o.Id_P
ORDER BY p.LastName
查詢結果如下：
可以看到，左表（Persons表）中LastName為Bush的行的Id_P欄位在右表（Orders表）中沒有匹配，但查詢結果仍然保留該行，
right join,在兩張表進行連接查詢時，會回傳右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄，
我們使用right join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo
FROM Persons p
RIGHT JOIN Orders o
ON p.Id_P=o.Id_P
ORDER BY p.LastName
查詢結果如下：
Orders表中最后一條記錄Id_P欄位值為65，在左表中沒有記錄與之匹配，但依然保留，
full join,在兩張表進行連接查詢時，回傳左表和右表中所有沒有匹配的行，
我們使用full join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo
FROM Persons p
FULL JOIN Orders o
ON p.Id_P=o.Id_P
ORDER BY p.LastName
查詢結果如下：
查詢結果是left join和right join的并集，
4、使用聯合(UNION)來代替手動創建的臨時表
MySQL從4.0版本開始支持union查詢，他可以把需要使用臨時表的兩潭訓更多的select查詢合在一個查詢中，在客戶端查詢會話結束的時候，臨時表會被自動洗掉，從而保證資料庫整齊、高效，使用union來創建查詢的時候，我們只需要用union作為關鍵字把多個select陳述句連接起來就可以了，要注意的是所有select陳述句中的欄位數目要相同，下面一個例子就演示了一個使用union額查詢，
當我們可以確認不可能出現重復結果集或者不在乎重復結果集的時候盡量使用union all而不是union，因為union和union all的差異主要是前者需要將兩個或者多個結果集合并后再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，增大資源消耗及延遲，
5、事務
盡管我們可以使用子查詢(Sub-Queries)、連接(JOIN)和聯合(UNION)來創建各種各樣的查詢，但不是所有的資料庫操作，都可以只用一潭訓少數幾條就可以完成的，更多的時候是需要用一系列的陳述句來完成某種作業，但是在這種情況下，當這個陳述句塊中的某一條陳述句運行出錯的時候，整個陳述句塊的操作就會變得不確定起來，
設想一下，要把某個資料同時插入兩個相關聯的表中，可能會出現這樣的情況：第一個表中成功更新后，資料庫突然出現意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣就會造成資料的不完整，甚至會破壞資料庫中的資料，要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是要么陳述句塊中每條陳述句都操作成功，要么都失敗，
換句話說，就是可以保持資料庫中的資料的一致性和完整性，事務以BEGIN關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束，在這之間的一條SQL陳述句操作失敗，那么Rollback命令就可以把資料庫恢復到begin開始之前的狀態，
BEGIN;
INSERTINTOsalesinfoSETCustomerID=14;
UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREitem='book';
COMMIT;
事務的另一個作用是當多個用戶同時使用相同的資料源時，他可以使用鎖定資料庫的方式來為用戶提供一種安全的訪問機制，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾，
一般來說，事務必須滿足四個條件(ACID)：原子性(Atomicity,或稱不可分割性)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation,又稱獨立性)、持久性(Durability).
原子性：一個事物(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不會結束在中間某個環節，事務在執行程序中發生錯誤，會被回滾(Rollback)到事務開始的狀態，就像這個事務從來沒有執行過一樣，一致性：在事務開始之前和事務結束之后，資料庫的完整性沒有被破壞，這表示寫入的資料必須完全符合所有的預設規則，這包含資料的精確度、串聯性以及后續資料庫可以自發性地完成預定的作業，隔離性：資料庫允許多個事務同時對其資料進行讀寫和修改的能力，隔離性可以防止多個事務并發執行時由于交叉執行而導致資料的不一致，事務隔離分為不同的級別，包括讀未提交(Read uncommitted)、讀已提交(Read committed)、可重復讀(repeateable read)和串行化(Serializable).持久性：事務處理結束后，對資料的修改就是永久的，即便系統故障也不會丟失，
事務的并發問題：
1、臟讀：事務A讀取了事務B更新的資料，然后B回滾操作，那么A讀取到的資料就是臟資料
2、不可重復讀：事務A多次讀取同一事物，事務B在事務A多次讀取的程序中，對資料做了更新并提交，導致事務A多次讀取同一資料時，結果不一致，
3、幻讀：系統管理員A將資料庫中的所有學生的成績從具體分數改為ABCDE等級，但是系統管理員B就在這個時候插入了一條具體分數的記錄，當系統管理員A改結束后發現還有一條記錄沒有改過來，就好像發生了幻覺一樣，這就叫幻讀，
小結：不可重復讀的和幻讀很容易混淆，不可重復讀側重于修改，幻讀側重于新增或洗掉，解決不可重復讀的問題只需鎖住滿足條件的行，解決幻讀需要鎖表
MySQL事務隔離級別：
| 事務隔離級別 | 臟讀 | 不可重復讀 | 幻讀 |
|---|---|---|---|
| 讀未提交（read-uncommitted） | 是 | 是 | 是 |
| 不可重復讀（read-committed） | 否 | 是 | 是 |
| 可重復讀（repeatable-read） | 否 | 否 | 是 |
| 串行化（serializable） | 否 | 否 | 否 |
事務控制陳述句：
BEGIN或START TRANSACTION：顯式的開啟一個事物，COMMIT：也可以使用COMMIT WORK，不過二者是等價的，COMMIT會提交事務，并使已對資料庫進行的所有修改成為永久性的，Rollback：也可以使用Rollback work，不過二者是等價的，回滾會結束用戶的事務，并撤銷正在進行的所有未提交的修改，SAVEPOINT identifier：SAVEPOINT允許在事務中創建一個保存點，一個事務中可以有很多個SAVEPOINT；RELEASE SAVEPOINT identifier：洗掉一個事物的保存點,當沒有指定的保存點時，執行該陳述句會拋出一個例外，ROLLBACK TO inditifier：把事務回滾到標記點，SET TRANSACTION:用來設定事務的隔離級別，InnoDB存盤引擎提供事務的隔離級別有READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERLALIZABLE，
6、使用外鍵
鎖定表的方法可以維護資料的完整性，但是他卻不能保證資料的關聯性，這個時候我們可以使用外鍵，例如：外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶，
在這里，外鍵可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid，任何一條沒有辦法合法customerid的記錄都不會被跟新或插入到salesinfo中.
CREATE TABLE customerinfo(customerid int primary key) engine = innodb;
CREATE TABLE salesinfo( salesid int not null,customerid int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;
注意例子中的引數“on delete cascade”.該引數保證當customerinfo表中的一條客戶記錄也會被自動洗掉，如果要在mysql中使用外鍵，一定要記住在創建表的時候將表的型別定義為事務安全表InnoDB型別，該型別不是mysql表的默認型別，定義的方法是在CREATE TABLE陳述句中加上engine=innoDB，
7、鎖定表
盡管事務是維護資料庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為他的獨占性，有時會影響資料庫的性能，尤其是很大的應用系統中，由于在事務執行的程序中，資料庫將會被鎖定，因此其他的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束，
如果一個資料庫系統只有少數幾個用戶來使用，事務造成的影響不會成為太大的問題；但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個資料庫系統，例如訪問一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的回應延遲，
其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方式來獲得更好的性能，下面的例子就是鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能，
這里，我們用一個select陳述句取出初始資料，通過一些計算，用update陳述句將新值更新到表中，包含有WRITE關鍵字的LOCKTABLE陳述句可以保證在UNLOCKTABLES命令被執行之前，不會有其他訪問來對inventory進行插入、更新或者洗掉的操作，
8、使用索引
索引是提高資料庫性能的常用方法，他可以令資料庫服務器比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢陳述句當中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時候，性能提高更為明顯，
那該對那些欄位進行索引呢？
一般來說，索引應該建立在那些將用于join，where判斷和orderby排序的欄位上，盡量不要對資料庫中某個含有大量重復的值的欄位建立索引，對于一個ENUM型別的欄位來說，出現大量重復值是很有可能的情況，
例如customerinfo中的“province”..欄位，在這樣的欄位上建立索引將不會有什么幫助；相反，還有可能降低資料庫的性能，我們在創建表的時候可以同時創建合適的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后創建索引，
此外，MySQL從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索，全文索引在MySQL中是一個FULLTEXT型別索引，但僅能用于MyISAM型別的表，對于一個大的資料庫，將資料裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX創建索引，將是非常快的，但如果將資料裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行程序將會非常慢，推薦：Java進階視瞥澩
9、優化de的查詢陳述句
1 不使用子查詢
例：SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name=’hechunyang’);
子查詢在MySQL5.5版本里，內部執行計劃器是這樣執行的：先查外表再匹配內表，而不是先查內表t2，當外表的資料很大時，查詢速度會非常慢，
在MariaDB10/MySQL5.6版本里，采用join關聯方式對其進行了優化，這條SQL會自動轉換為
SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;
但請注意的是：優化只針對SELECT有效，對UPDATE/DELETE子查詢無效，固生產環境應避免使用子查詢
2 避免函式索引
例：
SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016;
由于MySQL不像Oracle那樣支持函式索引，即使d欄位有索引，也會直接全表掃描，
應改為—–>
SELECT * FROM t WHERE d >= ‘2016-01-01’;
3 用IN來替換OR
低效查詢
SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;
—–> 高效查詢
SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
4 LIKE雙百分號無法使用到索引
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘%de%’;
—–>
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘de%’;
目前只有MySQL5.7支持全文索引（支持中文）
5 讀取適當的記錄LIMIT M,N
SELECT * FROM t WHERE 1;
—–>
SELECT * FROM t WHERE 1 LIMIT 10;
6 避免資料型別不一致
SELECT * FROM t WHERE id = ’19’;
—–>
SELECT * FROM t WHERE id = 19;
7 分組統計可以禁止排序
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id;
默認情況下，MySQL對所有GROUP BY col1，col2…的欄位進行排序，如果查詢包括GROUP BY，想要避免排序結果的消耗，則可以指定ORDER BY NULL禁止排序，
—–>
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;
8 避免隨機取記錄
SELECT * FROM t1 WHERE 1=1 ORDER BY RAND() LIMIT 4;
MySQL不支持函式索引，會導致全表掃描 —–>
SELECT * FROM t1 WHERE id >= CEIL(RAND()*1000) LIMIT 4;
9 禁止不必要的ORDER BY排序
SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id WHERE 1 = 1 ORDER BY u.create_time DESC;
—–>
SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id;
10 批量INSERT插入
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(2,’Belle’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(3,’Bernice’);
—–>
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’), (2,’Belle’),(3,’Bernice’);
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42047611/article/details/81772149
著作權宣告：本文為CSDN博主「Bug_Stack」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA著作權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本宣告，
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