MySQL教程

优化查询如何让MySQL查询更快不必扫描所有字段（mysql不查所有的字段）

优化查询：如何让MySQL查询更快？不必扫描所有字段

MySQL是当今最流行的关系型数据库之一，由于其易用性和功能强大，它已经成为了许多业务的核心数据库。在实际应用中，我们经常会遇到需要优化MySQL查询性能的情况，尤其是当数据量非常大时，慢查询可能会导致整个数据库变得异常缓慢。本文将介绍一些优化查询的技巧，以提高MySQL查询性能。

1.合理使用索引

索引是优化查询性能的一种重要方式。通过在表中创建索引，可以提高查询速度，从而减少数据扫描的时间。但是，不当的索引使用也会对性能产生负面影响。因此，在创建索引时，需要权衡好哪些字段需要建立索引，哪些字段不需要，以及是否需要联合索引等。

以下示例为一个简单的订单表，包含四个字段：

“`mysql

CREATE TABLE orders (

order_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,

customer_id INT NOT NULL,

order_date DATE,

amount DECIMAL(10,2),

PRIMARY KEY (order_id)

);


假设你需要查询客户ID为100的所有订单，你可以添加以下索引：

```mysql
CREATE INDEX customer_id_index ON orders (customer_id);

2.使用EXPLN分析查询性能

EXPLN是MySQL的一种分析查询的工具，可以帮助我们确认查询是否使用了索引、是否扫描了多行数据、是否使用了临时表等问题。通常，在执行复杂查询时，我们需要使用EXPLN分析查询性能，以确定是否需要对查询进行优化。

以下示例展示了使用EXPLN分析查询性能的实例。假设你需要查询订单时间在2021年1月1日之后的所有订单：

“`mysql

EXPLN SELECT *

FROM orders

WHERE order_date >= ‘2021-01-01’;


结果如下所示：

```mysql
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table      | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra      |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | orders     | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 1000 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+------------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

我们发现，这个查询使用了全表扫描，因此查询性能不如期望的快。接下来，我们可以考虑对order_date这个字段添加索引：

“`mysql

CREATE INDEX order_date_index ON orders (order_date);


再次使用EXPLN分析查询性能：

```mysql
EXPLN SELECT *
FROM orders
WHERE order_date >= '2021-01-01';

结果如下所示：

“`mysql

+—-+————-+————+————+——-+———————–+———————–+———+——+——+———-+————-+

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |

+—-+————-+————+————+——-+———————–+———————–+———+——+——+———-+————-+

| 1 | SIMPLE | orders | NULL | range | order_date_index | order_date_index | 4 | NULL | 169 | 100.00 | Using where |

+—-+————-+————+————+——-+———————–+———————–+———+——+——+———-+————-+


不难看出，查询性能得到了大幅提升。

3.使用连接替代子查询

在复杂查询中，我们经常会使用子查询，但是子查询的性能很容易受到数据量和选择结果的影响。因此，使用连接来替换子查询是一种常用的查询优化方式。以下示例为查询所有客户的订单数量，我们可以使用子查询来完成：

```mysql
SELECT customers.customer_name,
(SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id) AS order_count
FROM customers
ORDER BY order_count DESC;

我们可以通过以下方式使用连接来替换子查询：

“`mysql

SELECT customers.customer_name, COUNT(*) AS order_count

FROM customers

JOIN orders ON orders.customer_id = customers.customer_id

GROUP BY customers.customer_id

ORDER BY order_count DESC;


两种查询的结果相同，但是使用连接的查询性能更优。

4.避免SELECT *

SELECT *是非常方便的方法，可以返回表中的所有列。但是，当表中的列非常多且存储大量数据时，SELECT *可能会对查询性能产生负面影响。因此，避免SELECT *是优化查询性能的重要方面。在编写查询时，应该仅选择必需的列。

以下示例为从订单表中查询客户ID和订单金额：

```mysql
SELECT customer_id, amount
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-01-31';

在此查询中，我们仅选择了客户ID和订单金额这两列，而不是使用SELECT *返回整张表。

5.使用LIMIT限制返回数据量

LIMIT是一种非常有用的方式，可以限制MySQL返回的记录数量。在实际应用中，我们经常只需要返回前N条记录，而不需要全部查询结果。因此，使用LIMIT可以帮助我们减少不必要的查询时间，从而提高查询性能。

以下示例为查询前10个客户的订单：

“`mysql

SELECT *

FROM orders

WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers ORDER BY customer_name LIMIT 10);


在此查询中，我们使用了子查询和IN运算符来筛选出前10个客户的订单。但是，由于我们只需要返回前10条记录，因此可以使用LIMIT来优化查询：

```mysql
SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers ORDER BY customer_name LIMIT 10)
LIMIT 10;

在此查询中，我们使用了LIMIT 10来限制返回的记录数量。这样，MySQL只需要查找前10个客户的订单，而不必查询整张表。

总结

本文介绍了一些优化MySQL查询性能的技巧，包括合理使用索引、使用EXPLN分析查询性能、使用连接替代子查询、避免SELECT *和使用LIMIT限制返回数据量等。正确地，应用这些技巧可以大幅度提高MySQL查询的性能，使得我们的应用程序更加高效和稳定。


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