sql优化方案:

1.添加索引,在条件参数,关联参数上建立参数,

2.字段优化,需要什么字段查什么字段

3.模糊查询尽量使用: select * from tableName a where a.name like 'name%'

避免使用 '%name%' 和 '%name';

3.利用explain 分析SQL

id

SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号

select_type

SELECT类型,可以为以下任何一种:

SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)

PRIMARY:最外面的SELECT

UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句

DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询

UNION RESULT:UNION 的结果

SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT

DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询

DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)

table

输出的行所引用的表

type

联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:

system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。

const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次!

eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。

ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。

ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。

index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。

unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。

index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)

range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。

index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。

ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行

key

显示MySQL实际决定使用的键(索引)。如果没有选择索引,键是NULL。

key_len

显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,则长度为NULL。

ref

显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

rows

显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。

filtered

显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。

Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息

Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。

Not exists:MySQL能够对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。

range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。

Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。

Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。

Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。

Using where:WHERE 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。

Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。

Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询GROUP BY或DISTINCT查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。

4.经常增删改的表建索引,也还是有问题的,解决办法是删除索引,重新建立索引!

案例:

select * from ( SELECT a.*, b. NAME AS owneridtypename,db. NAME AS logicdelstatusname FROM zc_bas_vehicle_owner a LEFT JOIN sys_dict b ON a.owneridtype = b. CODE AND b.pname = 'idtype' AND b.pid != 0 LEFT JOIN sys_dict db ON a.logicdelstatus = db. CODE AND db.pid != 0 AND db.pname = 'logicdelstatus') tab where 1=1

and id = #{ent.id }

and ownername = #{ent.ownername }

and ownerid = #{ent.ownerid }

and weixin = #{ent.weixin }

and logicdelstatus = #{ent.logicdelstatus }

治超项目数据查询慢是多方面的:

1.SQL本身关联了多张表

关联了2次字典表

2.分页SQL:

查询两次:

2.1 查询分页数据结果集查询效率还可以

2.2 查询总记录数很慢

很慢的原因是查询了所有数据然后再coun(1)

SQL: select count(1) from + ( 上面的SQL )+条件

优化方案1:

分开单表查询,然后利用Java遍历设置字典值

List> table_list = isBasVehicleOwnerMapper.table_list(page,ent);

List> dictList1 = publicMapper.getDictList(null, "idtype");

List> dictList2 = publicMapper.getDictList(null, "logicdelstatus");

for(Map map : table_list) {

map.put("owneridtypename", null);

map.put("logicdelstatusname", null);

for(Map map1: dictList1) {

if(String.valueOf(map.get("owneridtype")).equals(map1.get("code"))) {

map.put("owneridtypename", map1.get("name"));

break;

}

}

for(Map map2: dictList2) {

if(String.valueOf(map.get("logicdelstatus")).equals(map2.get("code"))) {

map.put("logicdelstatusname", map2.get("name"));

break;

}

}

}

优化方案2:

mybatis-plus 分页插件不查询总记录数2.18版本(注意版本各个版本方法不一致)

page.setSearchCount(false);

自定义SQL查询总记录数设置

page.setTotal(total);

方案1和方案2实际对比:

方案1只适合单表和字典表关联查询,多个表复杂查询就不好操作了

方案2查询页码比较大的数据时候就很慢了,这个方案1没有出现