MySQL数据库优化的六种方式总结
方法一
使用连接来代替子查询（sub-queries）。可以使用select语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
delete from customerinfo where customerid not in (select customerid from salesinfo)
方法二
事务。不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条sql语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。可以保持数据库中数据的完整性和一致性
begin; insert into salesinfo set customerid=14; update inventory set quantity =11 where item='book'; commit;
方法三
锁定表。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其他的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。有些情况下我们可以通过锁定表的放大来获得更好的性能。
lock table inventory write select quantity from inventory where item='book'; ... update inventory set quantity=11 where item='book';unlocktables
方法四
使用外键。锁定表的方法可以保护数据的完整性，但是却不能保证数据的关联性。
create table customerinfo( customerid int primary key) engine = innodb; create table salesinfo( salesid int not null,customerid int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;
方法五
使用索引。
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有max(),min()和orderby这些命令的时候，性能提高更为明显。
那该对哪些字段建立索引呢？
一般说来，索引应建立在那些将用于join,where判断和orderby排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个enum类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况
例如customerinfo中的“province”…字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用altertable或createindex在以后创建索引。此外，mysql从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在mysql中是一个fulltext类型索引，但仅能用于myisam类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有fulltext索引的表中，然后再使用altertable或createindex创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有fulltext索引的表中，执行过程将会非常慢。
方法六
选取最适用的字段属性。mysql可以支持大数据量的存取，但是数据库中的表越小，在上面执行的查询就越快。所以可以将表中的字段宽度设置的尽可能小
附：mysql优化的常用方法
1.索引的优化
- 只要列中含有null值，就最好不要在此例设置索引，复合索引如果有null值，此列在使用时也不会使用索引
- 尽量使用短索引，如果可以，应该制定一个前缀长度
- 对于经常在where子句使用的列，最好设置索引，这样会加快查找速度
- 对于有多个列where或者order by子句的，应该建立复合索引
- 对于like语句，以%或者‘-’开头的不会使用索引，以%结尾会使用索引
- 尽量不要在列上进行运算（函数操作和表达式操作）
- 尽量不要使用not in和<>操作
2.sql语句的优化
- 查询时，能不要*就不用*，尽量写全字段名
- 大部分情况连接效率远大于子查询
- 多使用explain和profile分析查询语句
- 查看慢查询日志，找出执行时间长的sql语句优化
- 多表连接时，尽量小表驱动大表，即小表 join 大表
- 在千万级分页时使用limit
- 对于经常使用的查询，可以开启缓存
3.表的优化
- 表的字段尽可能用not null
- 字段长度固定的表查询会更快
- 把数据库的大表按时间或一些标志分成小表
- 将表分区
总结
到此这篇关于mysql数据库优化的六种方式的文章就介绍到这了,更多相关mysql数据库优化内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！