MySQL优化 where优化主要是在SELECT中，因为他们最主要是在那里使用，但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。 但请注意，下面的优化并不是完全的。
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WHERE p.languages_id = 1 ，然后再依次根据条件，缩小范围。
尽管它会使用索引来找到记录来匹配 WHERE 子句。
这给我们两个信息： 根据主键会查到整条数据 根据辅助索引只能查到主键，然后必须通过主键再查到剩余信息。所以如果要优化count(*)操作的话，我们需要找一个短小的列，为它建立辅助索引。
现在往里面填充数据，填充1 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。
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。
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。
2、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
3、使用其他表查询的id集合来进行查询：但是使用这种in查询方式的时候要注意的是，某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句。
1、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。
2、选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。
3、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。
1、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。
2、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。
3、MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
4、索引的优点 合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
5、优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。因为MySQL内部使用大量64位的整数，64位的CPU将提供更好的性能。
1、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
2、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
3、当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。
4、mysql优化数据 Left Join在大批量数据查询中如何优化？具体表现为删除left join 时间大概为3秒，加上以后的时间为13秒。
