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。

4.3 使用視圖