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    MySQL百万级、千万级数据多表关联SQL语句调优

    本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。...1.使用explain语法,对SQL进行解释,根据其结果进行调优:      MySQL关联的算法是 Nest Loop Join,是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条地通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据...来达到使用a.col上index的优化目的;或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件,此时的结果集为a的全集,而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表 3.多表...根据explain优化;      b.有order by a.col条件时,所有join必须为left join,且每个join字段都创建索引,同时where条件中只能有a表的条件,即将其它表的数据关联到...c.STATUS = 58 and c.changed_type = 79 order by c.changed_time limit 1,10; 两者结果一致 4.误区:      a.视图只是屏蔽或者高效集合多表数据的一种方法

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    MySQL count()函数及其优化count(1),count(*),count(字段)区别

    (1),count(*),count(字段)区别 count(1)和count(*) 作用 都是检索表中所有记录行的数目,不论其是否包含null值 区别 count(1)比count(*)效率高 二 ....count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段的非空行数,不统计这个字段值为null的记录 任何情况下SELECT COUNT(1) FROM...WHERE COL2 = ‘value’ 的出现 如果表没有主键,那么count(1)比count(*)快 如果有主键,那么count(主键,联合主键)比count(*)快 如果表只有一个字段,count...(*)最快 count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。...count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表 明显前者更快一些。

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