1、其中优化MYSQL的一个重要环节就是为数据库建立正确合理的索引。 如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。
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2、username=‘admin‘；时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。索引分单列索引和组合索引。
3、这里简单介绍一下mysql中常用索引：在添加索引之前最好先查看一下该表中已存在哪些索引：show index from 表名；主键索引注意： 主键索引一张表中只能有一个，但是可以添加多个索引 比如：唯一索引、普通索引、全文索引。
4、所以在实际应用中，要量身定做，使用慢查询分析工具分析。 开启索引缓存，直接在内存中查找索引，不用再磁盘中。 建立索引是有代价的，当update、delete语句执行时，会使得索引更新，将耗掉更多的时间。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
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。
分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。
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。
1、这是一个常见的错误，常常会误以为MySQL只会返回需要的数据，实际上MySQL却是先返回全部结果集再进行计算。
2、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
3、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。
4、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
5、最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。in 和 not in 也要慎用。您可以在百度上搜索下数据库搜索优化，更方便一点，在或者是选择一些好一点的数据库提供商，比如说腾讯云，阿里云之类的。
1、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
2、十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name，...)； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。
3、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
4、如果服务器本地快，但页面查询慢，那就排除了性能问题，考虑网络问题与页面查询语句调用的驱动模块是否有问题。检测网络连接速度，如慢尝试更换网线。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本。
5、通过查询日志(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
