要求:能對千萬行級別的大表優化讀寫效率。
難點:如何創建千萬行級別的大表
MySQL數據庫的高效查詢不僅依賴于合理的表結構和索引設計,還需要掌握高級查詢技巧和性能優化方法。
數據表與數據表之間關系三種:實體之間關系 多對多、一對多、一對一。
1. 概念介紹
SQL(結構化查詢語言)是用于管理和操作關系型數據庫的一種編程語言。復雜的SQL語句可能包含多個表之間的連接、聚合函數、子查詢、聯合查詢等。
SQL查詢的執行順序一般按照以下順序進行:FROM子句、WHERE子句、GROUP BY子句、HAVING子句、SELECT子句、ORDER BY子句。
2. 基本復雜查詢
常用方法學習:MySQL查詢語句之復雜查詢
2.1 子查詢
SQL 如何理解復雜的SQL語句
子查詢是SQL語句中的一個重要概念,可以將一個查詢的結果用作另一個查詢的條件。在復雜的SQL語句中,使用子查詢可以簡化邏輯,提高可讀性。
2.2 SQL JOIN 操作
聯接的概念:在關系型數據庫中,JOIN 操作用于將兩個或多個表中的行結合起來,基于它們之間的某種關聯或關系。MySQL 支持多種 JOIN 類型,每種類型都有其特定的用途和語法。
3. 進階查詢
常用方法學習:SQL查詢-復雜查詢
4. 查詢性能優化技巧
MySQL 查詢優化:提速查詢效率的13大秘籍(避免使用SELECT *、分頁查詢的優化、合理使用連接、子查詢的優化)(上)
4.1 巧妙的使用索引
當使用MySQL進行查詢時,索引可以大大提高查詢的速度。索引是一種數據結構,它允許數據庫系統快速定位和訪問特定的數據行。通過使用索引,數據庫可以避免全表掃描,而是直接跳轉到包含所需數據的位置。
索引的創建:在MySQL中,可以通過在表的列上創建索引來提高查詢性能。常見的索引類型包括B樹索引和哈希索引。
請注意,索引的創建需要根據具體的查詢需求和數據情況進行權衡和優化。不適當的索引可能會導致額外的存儲開銷和性能下降。因此,在實際應用中,需要綜合考慮索引的創建和管理,以獲得最佳的查詢性能。
4.2 使用合適的字段數據類型
使用合適的字段數據類型: 確保表中的字段使用了最適合的數據類型。選擇適當的數據類型可以減小存儲空間,提高查詢速度。
正確選擇數據類型有助于減小存儲空間、提高查詢效率,同時保證數據的準確性。在設計數據庫表時,仔細考慮字段的實際需求和數據特性,合理選擇數據類型,避免不必要的浪費。