mysql怎么查询速度

怎么提升mysql查询速度

就是sql查询优化呗.

在不是服务器性能影响的时候,可以关注以下：

①.、通过explain查看sql的执行计划,看是否用到了索引

优化这一块涉及到的比较多,可以多重网上,或者博客看看总结,对比你的情况去优化

如何解决mysql 查询和更新速度慢

问题

实验

写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表：

执行一下脚本：

现在执行以下 SQL 看看效果：

...

现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划：

感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息.

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：

我们格式化一下 SQL：

可以看到 MySQL 将

select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询

转换成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略：

而关联子查询就需要循环迭代：

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： ? ? 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录.

显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询.

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION）,但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导.

整理

我们诊断的关键点如下：

\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息.

但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断.

如何提高mysql查询速度

在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上）,这样至少可以提升 10 倍的查询性能.使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升.你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表.

另外,Spark 可以增加"集群"级别的并行机制,在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下,Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询）,然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询.最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果.

mysql多表联合查询速度的问题

如何优化Mysql执行查询数据的速度

①首先我的表默认是:innoDB,这种表的类型不支持全文检索,所以要先改变其类型为MyISAM.

alter news_info title engine=MyISAM;

alter news_info add fulltext index(title);

如果要同时对多个字段进行检索可以这样:

Mysql 查询速度慢怎么办

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