小技巧：
min/max优化 在表中,一般都是经过优化的. 如下地区表
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id |
area |
pid |
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1 |
中国 |
0 |
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2 |
北京 |
1 |
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... |
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3115 |
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3113 |
我们查min(id), id是主键,查Min(id)非常快.
但是,pid上没有索引, 现在要求查询3113地区的min(id);
select min(id) from it_area where pid=3113；//全表扫描，找出所有pid=3113的，然后求出最小的id。
试想 id是有顺序的,(默认索引是升续排列), 因此,如果我们沿着id的索引方向走,
那么 第1个 pid=3113的索引结点,他的id就正好是最小的id，强制使用主键索引。
select id from it_area use index(primary) where pid=3113 limit 1; //查询出来的结果是有序的，因为索引是有序的，而又沿着索引找，扫描到了之后取一行就可以了。
| 12 | 0.00128100 | select min(id) from it_area where pid=69 |
| 13 | 0.00017000 | select id from it_area use index(primary) where pid=69 limit 1 |
改进后的速度虽然快,但语义已经非常不清晰,不建议这么做,仅仅是实验目的.
count() 优化
误区:
1:myisam的count()非常快
答: 是比较快,.但仅限于查询表的”所有行”比较快, 因为Myisam对总行数进行了存储.一旦有条件的查询, 速度就不再快了.尤其是where条件的列上没有索引.
2: 假如,id<100的商家都是我们内部测试的,我们想查查真实的商家有多少?
select count(*) from lx_com where id>=100; (1000多万行用了6.X秒，就不快了)
小技巧:
select count(*) from lx_com; 快
select count(*) from lx_com where id<100; 快
select count(*) frol lx_com -select count(*) from lx_com where id<100; 快
select (select count(*) from emp) - (select count(*) from emp where empno<100)
3: group by
注意:
1:分组用于统计,而不用于筛选数据.
比如: 统计平均分,最高分,适合, 但用于筛选重复数据,则不适合.
以及用索引来避免临时表和文件排序
2: 以A,B表连接为例 ,主要查询A表的列,
那么 group by ,order by 的列尽量相同,而且列应该显示声明为A的列
4: union优化
注意: union all 不过滤 效率提高,如非必须,请用union all
因为 union去重的代价非常高, 放在程序里去重.