1、limit(选出10 到20 条)

select * from students order by id limit 9,10;

2、MySQL 会使用索引的操作符号

=,>,=,between,in,不带%或者_开头的like

3、使用索引的缺点

1)减慢增删改数据的速度；

2)占用磁盘空间；

3)增加查询优化器的负担；

当查询优化器生成执行计划时，会考虑索引，太多的索引会给查询优化

器增加工作量，导致无法选择最优的查询方案；

4、分析索引效率

方法：在一般的SQL 语句前加上explain；

分析结果的含义：

1)table：表名；

2)type：连接的类型，(ALL/Range/Ref)。其中ref 是最理想的；

3)possible_keys：查询可以利用的索引名；

4)key：实际使用的索引；

5)key_len：索引中被使用部分的长度(字节)；

6)ref：显示列名字或者”const”(不明白什么意思)；

7)rows：显示MySQL 认为在找到正确结果之前必须扫描的行数；

8)extra：MySQL 的建议；

5、使用较短的定长列

1)尽可能使用较短的数据类型；

2)尽可能使用定长数据类型；

a)用char 代替varchar，固定长度的数据处理比变长的快些；

b)对于频繁修改的表，磁盘容易形成碎片，从而影响数据库的整体性

能；

c)万一出现数据表崩溃，使用固定长度数据行的表更容易重新构造。

使用固定长度的数据行，每个记录的开始位置都是固定记录长度的倍数，可以很

容易被检测到，但是使用可变长度的数据行就不一定了；

d)对于MyISAM 类型的数据表，虽然转换成固定长度的数据列可以提高

性能，但是占据的空间也大；

6、使用not null 和enum

尽量将列定义为not null，这样可使数据的出来更快，所需的空间更

少，而且在查询时，MySQL 不需要检查是否存在特例，即null 值，从而优化查

询；

如果一列只含有有限数目的特定值，如性别，是否有效或者入学年份等，

在这种情况下应该考虑将其转换为enum 列的值，MySQL 处理的更快，因为所有

的enum 值在系统内都是以标识数值来表示的；

7、使用optimize table

对于经常修改的表，容易产生碎片，使在查询数据库时必须读取更多的

磁盘块，降低查询性能。具有可变长的表都存在磁盘碎片问题，这个问题对blob

数据类型更为突出，因为其尺寸变化非常大。可以通过使用optimize table 来

整理碎片，保证数据库性能不下降，优化那些受碎片影响的数据表。 optimize

table 可以用于MyISAM 和BDB 类型的数据表。实际上任何碎片整理方法都是用

mysqldump 来转存数据表，然后使用转存后的文件并重新建数据表；

8、使用procedure analyse()

可以使用procedure analyse()显示最佳类型的建议，使用很简单，在

select 语句后面加上procedure analyse()就可以了；例如：

select * from students procedure analyse();

select * from students procedure analyse(16,256);

第二条语句要求procedure analyse()不要建议含有多于16 个值，或

者含有多于256 字节的enum 类型，如果没有限制，输出可能会很长；

9、使用查询缓存

1)查询缓存的工作方式：

第一次执行某条select 语句时，服务器记住该查询的文本内容和查询

结果，存储在缓存中，下次碰到这个语句时，直接从缓存中返回结果；当更新数

据表后，该数据表的任何缓存查询都变成无效的，并且会被丢弃。

2)配置缓存参数：

变量：query_cache _type，查询缓存的操作模式。有3 中模式，0：不

缓存；1：缓存查询，除非与 select sql_no_cache 开头；2：根据需要只缓存

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那些以select sql_cache 开头的查询； query_cache_size：设置查询缓存的最

大结果集的大小，比这个值大的不会被缓存。

10、调整硬件

1)在机器上装更多的内存；

2)增加更快的硬盘以减少I/O 等待时间；

寻道时间是决定性能的主要因素，逐字地移动磁头是最慢的，一旦磁头

定位，从磁道读则很快；

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