SQL语句优化经典小技巧

1，对于MyISAM引擎，当导入大批量数据的时候，可以先将他的一些keys禁用掉：

alter table table_name disable keys;

再加载数据：loading data;

再重新启用keys：altertable table_name enable keys;

如果不禁用keys会比较慢，因为只要向里添加一条数据就做索引，就会很慢，禁用以后，先将数据导入进去，再启用keys，就会先导入全部数据，再由数据库慢慢的为每一条记录做索引就OK了。

对于Innodb引擎，将要导入的数据按照主键排序时，设置set unique_check=0，即关闭唯一性校验，如果不关闭，每次添加的时候都要校验一次，会很慢，当然你也要保证添加的主键没有重复的。还有一个设置就是：set autocommit=0，即关闭自动提交。

MyISAM和Innodb的区别是什么？(创建数据库时使用的是什么引擎，建立表时使用的就是什么引擎)

1)MyISAM不支持外键，Innodb支持外键。

2)MyISAM不支持事务，Innodb支持事务。

3)数据的存储方式不同。Innodb在建立表的时候只会将表结构文件*.frm放到%MySQL%\data\数据库名下，而不会将数据文件放到这里。那么他去哪了呢？它其实是在%MySQL%\data下的ibdata1中。如果是MyISAM引擎，就会将常规的三个数据文件创建到数据库中。

创建表的时候指定引擎：create table tt2(id int)engine=MyISAM；建立后，创建三个文件在数据库里。然后向里面疯狂的添加数据。再通过delete删除一些记录，这时会发现，数据文件并没有变小。所以MyISAM删除的时候空间不释放。那么以后如果程序上线，用户大批量的向里添加数据，你即使对这个表的数据做了delete操作，空间也不会释放，会越长越大，总有一天硬盘空间会受不了。要对引擎为MyISAM的表定时清理，通过指令：optimize table 表名，这个指令会释放空间。

MyISAM的查询速度很快，为什么很快呢？因为删除的时候空间不释放。

常见的SQL优化手法：

1)使用order by null 来禁用排序。使用group by的时候默认会对分组的字段排序。

例如我们分析下面语句：

执行语句select* from dept group by dname order by null;就不会使用排序了。

2)有些时候，可以使用连接来代替子查询。尽量少使用子查询，多使用join。因为join不会在内存中创建临时表，所以速度较快。

3)如果想要在含有or的查询语句中利用索引，则or之间的每个条件列都必须用到索引，如果没有索引，则应该考虑增加索引。例如：如果必须执行查询语句：select * from 表名 where 条件1=”...” or 条件2=”...”;那就必须为条件1和条件2都加索引，才可以。

选择合适的数据类型：

1)在精度要求高的应用中，建议使用定点数(decimal)来存储数值，以保证结果的准确性。

例如我们要在数据库保存100000.32万美金这样的数据，通常我们会使用float来存储。

我们可能会这样：create table sal(t1 float(10,2));创建表。这样查询出的结果会有问题，如下：

如果这样定义：create table sal2(t1 decimal(10,2));

在查询结果就OK了。

2)日期类型要根据实际需要选择能够满足应用的最小存储的早期类型。

如果使用int或bigint存放时间类型的数据，例如：

create table bbs(id int,con varchar(1024),pub_timeint);

查询的时候，可以使用date来将int转化成日期：date(‘Ymd’,时间*24*60*60);

但是使用这个date的时候是有问题的，这个date表示的日期范围是1970年1月1日到2038年1月19日。如果超出这个年限，就不合适了。

这里的年数限制并不是date的问题，而是操作系统的问题，windows32位限制是上面的日期。如果是64为就可以表示比这个更大的日期了。

如果超出年限，就会自动回到1970年。

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