查询的高效与表结构以及表索引，表字段类型都是有很大关系。你在表中设置 区分男装与女装的字段（比如：sex） 为 tinyint 类型，长度为1。0代表女，1代表男，然后给这个字段 sex 加上索引。
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支持分布式搜索；提供文档摘要生成；提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索 支持布尔，短语， 和近义词查询；支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个)；支持每个文档多属性；支持断词；支持单字节编码与UTF-8编码。
你这只有两句sql远远不需要去优化什么sql，代码也中规中矩，没必要做什么优化吧，慢可能是你其他原因。
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
2个方面：sql语句优化，缓存。sql语句中select * from 表 不需要全部信息的话就尽量不要用*，要哪个字段就写哪个，不要怕写。如今php中有许多的缓存方式，有模板缓存，sql查询缓存。
那就用sphinx 技术，目前这个是最好的，没有之一。下面是我百度百科弄过来的，怎么使用还得你自己看白皮书了。
办法就是一次性全查询出来，然后用PHP程序来处理，优点是减少数据库连接查询次数，提高效率，缺点就是，有可能会多写一部分php代码。总的来说php的处理速度要比循环查询要效率高。
应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。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。
1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
找到你mysql的安装目录，打开my.ini，如果是Linux服务器，那就是my.conf；然后在[mysqld]选项下面添加：skip-name-resolve 这个选项的意思是：禁用DNS解析，连接速度会快很多。
使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
你这只有两句sql远远不需要去优化什么sql，代码也中规中矩，没必要做什么优化吧，慢可能是你其他原因。
