30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或&lt;>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放 MySQL千万级大数据SQL查询优化技巧详解 在处理大数据量的MySQL数据库时，高效的SQL查询显得尤为重要。以下是一些关键的优化技巧，可以帮助你提升查询性能，避免全表扫描，充分利用索引，以及优化查询逻辑： 1. **建立索引**：在`WHERE`和`ORDER BY`涉及的列上创建索引，可以大大提高查询速度。避免全表扫描是优化的基础，索引能够快速定位数据。 2. **避免NULL值判断**：在`WHERE`子句中避免使用`IS NULL`，因为这可能导致引擎放弃使用索引。可以设置默认值，如`num=0`，并用等值查询替代。 3. **避免!=和<>操作符**：这些操作符会使引擎放弃使用索引，建议改用`NOT IN`或`NOT EXISTS`，并配合索引来优化。 4. **处理OR条件**：尽量避免在`WHERE`子句中用`OR`连接多个条件，这会导致全表扫描。可以使用`UNION ALL`或多个独立查询结合`IN`来替代。 5. **谨慎使用IN和NOT IN**：对于连续数值，使用`BETWEEN`比`IN`更高效。同时，`IN`可能导致全表扫描，应尽量避免。 6. **避免模糊匹配%前缀**：`LIKE '%李%'`会扫描整个表。若需提高效率，考虑使用全文检索或调整查询策略。 7. **避免使用参数和表达式**：在`WHERE`子句中使用参数或对字段进行表达式运算会阻止索引使用，应尽量改写为直接的等值比较。 8. **避免函数操作字段**：例如`SUBSTRING`，应使用`LIKE`来替换，以利于索引的使用。 9. **索引使用规则**：对于复合索引，确保查询条件中包含索引的第一个字段，并尽可能保持字段顺序一致。 10. **避免无效查询**：如`SELECT...WHERE 1=0`，这种查询不会返回结果，但会消耗资源。直接使用`CREATE TABLE`创建空表结构。 11. **使用EXISTS替代IN**：在某些情况下，`EXISTS`比`IN`更高效，尤其是在子查询返回大量数据时。 12. **索引策略**：不是所有索引都有益，过多的索引会影响插入和更新效率。应根据实际查询模式选择合适的索引数量和类型。 13. **避免频繁更新聚集索引列**：聚集索引列的改动会导致整个表记录的顺序调整，代价高昂。频繁更新此列时，要考虑是否需要这样的索引设计。 14. **考虑索引数据的重复性**：索引在数据重复度高的列上效果不佳。如果列值分布均匀，索引价值更大。 通过遵循以上技巧，可以显著提升大数据量场景下的MySQL查询性能。记住，每个数据库的使用环境和需求都不同，因此在优化时要结合实际情况进行调整。持续监控查询性能，根据需要调整索引和查询逻辑，是保证数据库高效运行的关键。