mlxia

2、在海量查询时尽量少用格式转换。

3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。
7、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
4、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。

Mysql的优化原则2：
1、只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT
2、尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。
3、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型
4、如果你的数据只有你所知的少量的几个。最好使用ENUM类型
5、正如graymice所讲的那样，建立索引。
以下是我做的一个实验，可以发现索引能极大地提高查询的效率：

我有一个会员信息表users，里边有37365条用户记录：

在不加索引的时候进行查询：
sql语句A:
select * from users where username like '%许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为：1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录

sql语句B:
select * from users where username like '许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录

sql语句C:
select * from users where username like '%许';
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录

为username列添加索引:
create index usernameindex on users(username(6));

再次查询：
sql语句A:
select * from users where username like '%许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 共找到960条记录

sql语句B:
select * from users where username like '许%';
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.06,0.07,0.07,0.07,0.07,0.07,0.06,0.06 共找到836条记录

sql语句C:
select * from users where username like '%许';
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.32,0.31,0.31,0.32,0.31,0.32,0.31,0.31 共找到7条记录


在实验过程中，我没有另开任何程序，以上的数据说明在单表查询中，建立索引的可以极大地提高查询速度。
另外要说的是如果建立了索引，对于like '许%'类型的查询，速度提升是最明显的。因此，我们在写sql语句的时候也尽量采用这种方式查询。

对于多表查询我们的优化原则是：

尽量将索引建立在：left join on/right join on ...　＋条件，的条件语句中所涉及的字段上。

多表查询比单表查询更能体现索引的优势。


6、索引的建立原则：
如果一列的中数据的前缀重复值很少，我们最好就只索引这个前缀。Mysql支持这种索引。我在上面用到的索引方法就是对username最左边的6个字符进行索引。索引越短，占用的

磁盘空间越少，在检索过程中花的时间也越少。这方法可以对最多左255个字符进行索引。

在很多场合，我们可以给建立多列数据建立索引。

索引应该建立在查询条件中进行比较的字段上，而不是建立在我们要找出来并且显示的字段上

7、一往情深问到的问题:IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。

这句话怎么理解决，请举个例子

例子如下:
如果在fields1和fields2上同时建立了索引，fields1为主索引
以下sql会用到索引
select * from tablename1 where fields1='value1' and fields2='value2'
以下sql不会用到索引
select * from tablename1 where fields1='value1' or fields2='value2'