讲述mysql数据表几种有效优化方法

使用连接（JOIN）来代替子查询事务处理锁定表使用外键使用索引该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN，WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。

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选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

Mysql数据库作为优秀的开源数据库版本，支持大型数据存储。

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

了解MySQL如何优化

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

推荐教程：MySQL教程 选择合适的存储引擎： InnoDB除非你的数据表使用来做仅仅读或者全文检索 (相信如今提到全文检索，没人会用 MYSQL 了)。你应该默认选择 InnoDB 。

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。

介绍几种Mysql多字段大表的优化方法

1、选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。

2、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。

3、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

4、下面我们要四种关于mysql数据表几种有效优化方法哦，从而提高mysql数据库在应用方面的数据吞吐能力。

13.MySQL联表查询中的驱动表,优化查询,以小表驱动大表

a right join b，b是驱动表，a是被驱动表。a inner join b，MySQL会选择相对小的表作为驱动表，大的表作为被驱动表。这里的大和小，你可以理解为真正参与关联查询的数据行多的为大表，少的为小表。

(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。 InnoDB和MyISAM一些细节上的差别： InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL6之后已经支持(实验性)。

如果是JOIN的话，它是走嵌套查询的。小表驱动大表，且通过索引字段进行关联。如果表记录比较少的话，还是OK的。大的话业务逻辑中可以控制处理。数据库是最底层的，瓶颈往往是数据库。

首先，MySql join连接可以连接两张或更多的数据表，但是并没有谁是“驱动表”之说。Join分为inner join内连接和outer join外连接两种形式，外连接还可以进一步分为左连接和右连接。

索引相关 查询（或更新，删除，可以转换为查询）没有用到索引这是最基础的步骤，需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引，需要重点关注type=ALL， key=NULL的字段。

A是来源表，B是目标表。 同一个检视结构插入到另一个数据库中查询相应资料 sql 如果在同一个伺服器中的不同资料库，可以跨资料库建检视。

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