【SQL】其它查询优化策略

小表驱动大表

select * from A where cc in (select cc from B);
select * from A where exists (select cc from B where B.cc &＃61; A.cc);


当A表小于B表时&＃xff0c;用exists&＃xff0c;相当于从外层输入数据到内层&＃xff0c;循环的次数取决于外层的数据个数。

当B表小于A表时&＃xff0c;用in&＃xff0c;相当于提前给A表划定范围。

count(1) 和 count(*) 本质上没有区别&＃xff0c;执行效率可以看成是相等的。
使用myISAM存储引擎&＃xff0c;统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度&＃xff0c;因为MyISAM存储了记录的总数&＃xff1b;
如果是InnoDB存储引擎&＃xff0c;则是全表扫描&＃xff0c;复杂度O(n)&＃xff0c;通过循环&＃43;计数方式完成。
采用count(具体字段)来统计数据行数&＃xff0c;尽量用二级索引字段而不是主键索引&＃xff0c;因为主键是聚簇索引&＃xff0c;扫描时会将所有数据加载到内存中&＃xff0c;而二级索引中数据少&＃xff0c;加载的成本更低。

尽量不要使用select (*)&＃xff0c;用到哪个字段直接写上。
① MySQL 在解析的过程中&＃xff0c;会通过查询数据字典将" *"按序转换成所有列名&＃xff0c;这会大大的耗费资源和时间。
② 无法使用覆盖索引

针对的是会扫描全表的 SQL 语句&＃xff0c;如果你可以确定结果集只有一条&＃xff0c;那么加上LIMIT 1 的时候&＃xff0c;当找到一条结果的时候就不会继续扫描了&＃xff0c;这样会加快查询速度。
如果数据表已经对字段建立了唯一索引&＃xff0c;那么可以通过索引进行查询&＃xff0c;不会全表扫描的话&＃xff0c;就不需要加上LIMIT 1 了。

只要有可能&＃xff0c;在程序中尽量多使用 COMMIT&＃xff0c;这样程序的性能得到提高&＃xff0c;需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。
COMMIT 所释放的资源&＃xff1a;

• 回滚段上用于恢复数据的信息
• 被程序语句获得的锁
• redo / undo log buffer 中的空间
• 管理上述 3 种资源中的内部花费