1、联合查询可合并多个相似的选择查询的结果集。等同于将一个表追加到另一个表，从而实现将两个表的查询组合到一起，使用谓词为UNION或UNION ALL。联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。
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2、有些查询就是很慢的，你这个50万主表加4K驱动表对于MYSQL来说也算是很经典的了。
3、你这个慢是因为三个表中所有的数据都去进行关连，然后再选出符合条件的一条。可以优化到先从t3里取出符合条件的一条，然后再去关连t1和t2。
4、这种结构要一次查出来没有什么高效的方法，只能按一楼的方法去做，如果要提高效率，应该要分两步，第一步把结果集得到，然后遍历得到各节车厢的货物名称。
全局临时表 这种临时表从数据库实例启动后开始生效，在数据库实例销毁后失效。在MySQL里面这种临时表对应的是内存表，即memory引擎。会话级别临时表 这种临时表在用户登录系统成功后生效，在用户退出时失效。
临时表将在你连接MySQL期间存在。当你断开时，MySQL将自动删除表并释放所用的空间。当然你可以在仍然连接的时候删除表并释放空间。
临时表空间被写入了 92MiB 的数据。 这些数据是语句写入后，慢慢逐渐写入的。
总结：在 mysql7 时，杀掉会话，临时表会释放，但是仅仅是在 ibtmp 文件里标记一下，空间是不会释放回操作系统的。如果要释放空间，需要重启数据库；在 mysql0 中可以通过杀掉会话来释放临时表空间。
如果HEAP临时表存储的数据大于MAX_HEAP_TABLE_SIZE（详情请参考MySQL手册中系统变量部分），HEAP临时表将会被自动转换成OnDisk临时表。
因为这里没有指定存储目录，所以使用的是默认存储路径。这时，可以到默认数据存储文件夹下查看是否创建成功。
1、如何进行mysql的优化_MySQL1，这个比较简单：在phpmyadmin中有提供先设计表的时候考虑选择什么样的存储引擎，myisam不支持事务，但查询速度快，不过现在一般采用的都是InnoDB，能符合95%的项目需求。
2、可以考虑使用Sphinx等产品来优化GROUP BY语句，一般来说，它可以有更好的可扩展性和更佳的性能。
3、对order by使用复合索引 order by和limit一起使用，避免引起全表扫描和数据排序是非常重要的，因此借助合适的索引提高查询效率。使用联合索引 联合索引又叫复合索引，是由表中的几个列联合组成的索引。
4、mysql中大数据查询优化的方法：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。
5、推荐教程：MySQL教程 选择合适的存储引擎： InnoDB除非你的数据表使用来做仅仅读或者全文检索 (相信如今提到全文检索，没人会用 MYSQL 了)。你应该默认选择 InnoDB 。
6、使用用索引 注意有些情况下不能够使用索引来提高Order By语句的查询性能。这里需要注意的是，并不是任何情况下都能够通过使用索引来提高Order Byz子句的查询效率。
选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
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。
第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
硬件调优，比如更新硬件，比如更新服务器内存，更换硬盘来达到调整mysql性能的目的。操作系统调优，比如修改操作系统参数，比如修改Linux的内核参数、关闭不必要的后台服务或者采用高性能的文件系统等。
之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。
本篇文章给大家带来的内容是对于mysql优化方法，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。选择正确的存储引擎，密集写操作支持事务，使用InnoDB。
此外，MySQL从版本223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。
选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
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。
选择正确的存储引擎，密集写操作支持事务，使用InnoDB。密集读操作使用MyISAM设计表部分 为每张表设置一个主键id 越小的列，固定长度的列，查询会更快。
mysql优化是一个大方向，大的是要分布式、读写分离，小的是对sql语句进行优化。不过大多问的也是对sql语句优化，网上很多资料，我就大体说说。explain+索引。
选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
设置缓存1like效率较低，尽量采用不同的sql查询1 在where后面的字段中尽量不要采用运算和使用mysql中的函数，例如LOWER()等。
