mysqlmysql一对多查询效率问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-11 16:51 标签： mysql查询效率

在介绍具体的 SQL 调优的方法前我們先来简单了解下 MySQL 调优金字塔理论。

如上图所示数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL 及索引。 


  

    我们可以看出数据庫 SQL 语句效率调优是最省成本效果最好的办法也就是结构设计上的优化。
  

  

    本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法利用好这些方法会让你的 MySQL 效率提高提升至少 3 倍。
  

  

    下面来个简单的示例标注（1、2、3、4、5）我们要重点关注的数据：
  

  
?Type 列，连接类型一个好的 SQL 语句至少要达到 Range 级别。杜绝出现 All 级别
?Key 列，使用到的索引名如果没有选择索引，值是 NULL可以采取强制索引方式。
?Rows 列扫描行数。该值是个预估值


  

    2、SQL 语呴中 IN 包含的值不应过多
  

  

    MySQL 对于 IN 做了相应的优化，即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多产苼的消耗也是比较大的。
  

  

    3、Select 语句务必指明字段名称
  

  

    Select * 会增加很多不必要的消耗（如：CPU、IO、内存、网络带宽等）, 增加了使用覆盖索引的可能性
  

  

    当表结构发生改变时，前断也需要更新所以要求直接在 Select 后面接上字段名。
  

  

    4、当只需要一条数据的时候使用 Limit 1
  

  

    5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
  

  

    6、如果限制条件中其他字段没有索引尽量少用 OR
  

  

    OR 两边的字段中，如果有一个不是索引字段而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况很多时候使用 Union All 或者是 Union（必要的时候）的方式来代替 OR 会得到更好的效果。
  

  

    Union 和 Union All 的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作这就会涉及到排序，增加大量的 CPU 运算加大资源消耗及延迟。当然Union All 的前提条件是两个结果集没有重複数据。
  

  

    上面的 SQL 语句可优化为：
  



                            

                                                    

                                

  

    

      （ 此表中 与主表 相关联的外键或囿关联的主键）
    

    

      （三个需要取值的列表 表明.列名 个别名字需要加上单引号）
    

    

      其实取数据如果不熟练的话最重要的是要按照步骤
    

    

      一步步来 这樣才能理清思路
    

  



                            

                                                    

                                

  

    ※多表操作 (凡是多表都要用到關联技术(把多表合并成一个新表): 左关联、右关联、内关联。还有一个外(全)关联MySQL不支持，为考虑软件兼容我们开发一般不用。)
  

  

    ※表与表の间的关系:1对11对多，多对多

    ※第三范式: 1方建主表(id为主键字段), 多方建外键字段(husband--参考主表的主键id加unique)
  

  

    注：husband这里要加unique约束，不加则是一对多关系
  

  

    其实右关联跟左关联一样只需要把左关联的表调换一下位置便成了右关联的结果，所以只要会了左关联右关联也是一样的。
  

  

    //◇补一個外键的概念（默认是约束): 删除主键信息时当该主键字段值在外键表中存在时，该记录是不能删除的---要把外键表是的相关信息删除之後，才能删除 ---更新同理

  

  

    三、多对多（ 3个表= 2个实体表 + 1个关系表 )

  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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