min/max優化 在表中,一般都是經過優化的. 如下地區表

我們查min(id), id是主鍵,查Min(id)非常快.

但是,pid上沒有索引, 現在要求查詢3113地區的min(id);

select min(id) from it_area where pid=69;

試想 id是有順序的,(默認索引是升續排列), 因此,如果我們沿著id的索引方向走,

那麽 第1個 pid=69的索引結點,他的id就正好是最小的id.

select id from it_area use index(primary) where pid=69 limit 1;

| 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 |

改進後的速度雖然快,但語義已經非常不清晰,不建議這麽做,僅僅是實驗目的.

count() 優化

誤區:

1:myisam的count()非常快

答: 是比較快,.但僅限於查詢表的”所有行”比較快, 因為Myisam對行數進行了存儲.

一旦有條件的查詢, 速度就不再快了.尤其是where條件的列上沒有索引.

2: 假如,id<100的商家都是我們內部測試的,我們想查查真實的商家有多少?

select count(*) from lx_com where id>=100; (1000多萬行用了6.X秒)

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 lx_com) - (select count(*) from lx_com where id<100)

3: group by 是可以用索引的

註意:

1:分組用於統計,而不用於篩選數據.

比如: 統計平均分,最高分,適合, 但用於篩選重復數據,則不適合.

以及用索引來避免臨時表和文件排序

2: 以A,B表連接為例 ,主要查詢A表的列,

那麽 group by ,order by 的列盡量相同,而且列應該顯示聲明為A的列

4: union優化

註意: union all 不過濾 效率提高,如非必須,請用union all

因為 union去重的代價非常高, 放在程序裏去重.

min/max優化,count ,group by