華閱文章網mysql 語句優化
從句子中可以看到，選取的字段比較多，另外連接條件也比較多，另外還包括了子查詢。
就此語句給出幾個需要注意的問題：
1、請先使用explain，對這個語句進行分析，EXPLAIN解釋SELECT命令如何被處理。這不僅對決定是否應該增加一個索引，而且對決定一個復雜的Join如何被MySQL處理都是有幫助的。
2、盡量在連接條件多的時候，把數據提取量少的條件放在前面，這樣會減少后一個條件的查詢時間。對了，這些經常用的連接條件最好建上索引。我不清楚
INNER JOIN table_user_profile AS up ON * = *
INNER JOIN table_user_count AS uc ON * = *
INNER JOIN table_user_daren AS ud ON * = *
這些那個先內連接數據比較少，自己排列一下試一試。
3、避免使用！=或、IS NULL或IS NOT NULL、IN ,NOT IN等這樣的操作符，因為這會使系統無法使用索引，而只能直接搜索表中的數據。像in和not in這樣的關鍵字用exists和not exists比較好。* not in(SELECT uid FROM table_user_follow where f_uid=100)改成* not exists(SELECT uid FROM table_user_follow where f_uid=100)，效率會有提高。
4、mysql使用函數的時候會增加負擔，完全可以交給腳本程序去解決。比如此子查詢：
SELECT MAX(share_id) FROM table_share 完全可以不寫在這個sql語句中，交給腳本程序可以了。
如何查看mysql 優化后的執行語句
一、MySQL數據庫有幾個配置選項可以幫助我們及時捕獲低效SQL語句1,slow_query_log這個參數設置為ON，可以捕獲執行時間超過一定數值的SQL語句。
2,long_query_time當SQL語句執行時間超過此數值時，就會被記錄到日志中，建議設置為1或者更短。3,slow_query_log_file記錄日志的文件名。
4,log_queries_not_using_indexes這個參數設置為ON，可以捕獲到所有未使用索引的SQL語句，盡管這個SQL語句有可能執行得挺快。二、檢測mysql中sql語句的效率的方法1、通過查詢日志（1）、Windows下開啟MySQL慢查詢MySQL在Windows系統中的配置文件一般是是*找到[mysqld]下面加上代碼如下log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
loglong_query_time = 2(2)、Linux下啟用MySQL慢查詢MySQL在Windows系統中的配置文件一般是是*找到[mysqld]下面加上代碼如下log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。loglong_query_time=2說明log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
為慢查詢日志存放的位置，一般這個目錄要有MySQL的運行帳號的可寫權限，一般都將這個目錄設置為MySQL的數據存放目錄；long_query_time=2中的2表示查詢超過兩秒才記錄；* processlist 命令SHOW PROCESSLIST顯示哪些線程正在運行。您也可以使用mysqladmin processlist語句得到此信息。
各列的含義和用途：ID列一個標識，你要kill一個語句的時候很有用，用命令殺掉此查詢 /*/mysqladmin kill 進程號。user列顯示單前用戶，如果不是root，這個命令就只顯示你權限范圍內的sql語句。
host列顯示這個語句是從哪個ip的哪個端口上發出的。用于追蹤出問題語句的用戶。
db列顯示這個進程目前連接的是哪個數據庫。command列顯示當前連接的執行的命令，一般就是休眠（sleep），查詢（query），連接（connect）。
time列此這個狀態持續的時間，單位是秒。state列顯示使用當前連接的sql語句的狀態，很重要的列，后續會有所有的狀態的描述，請注意，state只是語句執行中的某一個狀態，一個 sql語句，以查詢為例，可能需要經過copying to tmp table,Sorting result,Sending data等狀態才可以完成info列顯示這個sql語句，因為長度有限，所以長的sql語句就顯示不全，但是一個判斷問題語句的重要依據。
這個命令中最關鍵的就是state列，mysql列出的狀態主要有以下幾種：Checking table 正在檢查數據表（這是自動的）。Closing tables 正在將表中修改的數據刷新到磁盤中，同時正在關閉已經用完的表。
這是一個很快的操作，如果不是這樣的話，就應該確認磁盤空間是否已經滿了或者磁盤是否正處于重負中。Connect Out 復制從服務器正在連接主服務器。
Copying to tmp table on disk 由于臨時結果集大于tmp_table_size，正在將臨時表從內存存儲轉為磁盤存儲以此節省內存。Creating tmp table 正在創建臨時表以存放部分查詢結果。
deleting from main table 服務器正在執行多表刪除中的第一部分，剛刪除第一個表。deleting from reference tables 服務器正在執行多表刪除中的第二部分，正在刪除其他表的記錄。
Flushing tables 正在執行FLUSH TABLES，等待其他線程關閉數據表。Killed 發送了一個kill請求給某線程，那么這個線程將會檢查kill標志位，同時會放棄下一個kill請求。
MySQL會在每次的主循環中檢查kill標志位，不過有些情況下該線程可能會過一小段才能死掉。如果該線程程被其他線程鎖住了，那么kill請求會在鎖釋放時馬上生效。
Locked 被其他查詢鎖住了。Sending data 正在處理SELECT查詢的記錄，同時正在把結果發送給客戶端。
Sorting for group 正在為GROUP BY做排序。 Sorting for order 正在為ORDER BY做排序。
Opening tables 這個過程應該會很快，除非受到其他因素的干擾。例如，在執ALTER TABLE或LOCK TABLE語句行完以前，數據表無法被其他線程打開。
正嘗試打開一個表。Removing duplicates 正在執行一個SELECT DISTINCT方式的查詢，但是MySQL無法在前一個階段優化掉那些重復的記錄。
因此，MySQL需要再次去掉重復的記錄，然后再把結果發送給客戶端。Reopen table 獲得了對一個表的鎖，但是必須在表結構修改之后才能獲得這個鎖。
已經釋放鎖，關閉數據表，正嘗試重新打開數據表。Repair by sorting 修復指令正在排序以創建索引。
Repair with keycache 修復指令正在利用索引緩存一個一個地創建新索引。它會比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update 正在講符合條件的記錄找出來以備更新。它必須在UPDATE要修改相關的記錄之前就完成了。
Sleeping 正在等待客戶端發送新請求.System lock 正在等待取得一個外部的系統鎖。如果當前沒有運行多個mysqld服務器同時請求同一個表，那么可以通過增加--skip-external-locking參數來禁止外部系統鎖。
Upgrading lock INSERT DELAYED正在嘗試取得一個鎖表以插入新記錄。Updating 正在搜索匹配的記錄，并且修改它們。
User Lock 正在等待GET_LOCK()。Waiting for tables 該線程得到通知，數據表結構已經被修改了，需要重新打開數據表以取得新的結。
mysql數據庫怎么優化sql語句
一、MySQL數據庫有幾個配置選項可以幫助我們及時捕獲低效SQL語句
1,slow_query_log
這個參數設置為ON，可以捕獲執行時間超過一定數值的SQL語句。
2,long_query_time
當SQL語句執行時間超過此數值時，就會被記錄到日志中，建議設置為1或者更短。
3,slow_query_log_file
記錄日志的文件名。
4,log_queries_not_using_indexes
這個參數設置為ON，可以捕獲到所有未使用索引的SQL語句，盡管這個SQL語句有可能執行得挺快。
二、檢測mysql中sql語句的效率的方法
1、通過查詢日志
(1)、Windows下開啟MySQL慢查詢
MySQL在Windows系統中的配置文件一般是是*找到[mysqld]下面加上
代碼如下
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log
long_query_time = 2
(2)、Linux下啟用MySQL慢查詢
MySQL在Windows系統中的配置文件一般是是*找到[mysqld]下面加上
代碼如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
mysql中的sql語句怎樣優化
你的語句是正確的，速度慢兩種可能： 一、是索引不對，你所有的關聯字段，應該在相應表中有唯一索引，最好是主鍵，例如： cdb_* cdb_memberfields .uid supe_* cdb_*d cdb_*d supe_* supe_* 如果以上的表沒有主鍵，請設置相應字段為主鍵，如果有其他的主鍵而且是必須的，那么在上面的字段建立唯一索引。
二、數據量過大，如果你cdb_members的記錄很多，遠遠大于500條，可以考慮改變程序，先重此表里面獲取500條數據，然后在循環里面每條數據庫關聯獲取其它表的信息，這樣就不需要先對五個表做鏈接。
MySQL語句優化技巧
1、應盡量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導致全表掃描：（不能前置百分號）
select id from t where name like '?c%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、
如果在 where
子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然
而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index（索引名）） where num=@num
8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為：
select id from t where num=100*2
9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′生成的id
應改為：
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30′ and createdate
MySQL語句優化技巧
1、應盡量避免在 where 子句中使用！=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num is null 可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢： select id from t where num=0 4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以這樣查詢： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 5、下面的查詢也將導致全表掃描：（不能前置百分號） select id from t where name like '?c%' 若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如： select id from t where num in(1,2,3) 對于連續的數值，能用 between 就不要用 in 了： select id from t where num between 1 and 3 7、如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。
然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描： select id from t where num=@num 可以改為強制查詢使用索引： select id from t with(index（索引名）） where num=@num 8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
如： select id from t where num/2=100 應改為： select id from t where num=100*2 9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如： select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name以abc開頭的id select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′生成的id 應改為： select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate>='2005-11-30′ and createdate<'2005-12-1′ 10、不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。 12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構： select col1,col2 into #t from t where 1=0 這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣： create table #t（…） 13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇： select num from a where num in(select num from b) 用下面的語句替換： select num from a where exists(select 1 from b where num=*) 14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex,male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。 19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。 22、臨時表并不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。
但是，對于一次性事件，最好使 用導出表。 23、在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；。
