MySQL过程化SQL语⾔_mysql的查询过程和SQL语句优化⼀、mysql的查询过程：
客户端向MySQL服务器发送⼀条查询请求 服务器⾸先检查查询缓存，如果命中缓存，则⽴刻返回存储在缓存中的结果。否则进⼊下⼀阶段服务器进⾏SQL解析、预处理、再由优化器⽣成对应的执⾏计划 MySQL根据执⾏计划，调⽤存储引擎的API来执⾏查询 将结果返回给客户端，同时缓存查询结果。图⽰如下：
⼆、SQL优化建议：
1.对查询进⾏优化，应尽量避免全表扫描，⾸先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建⽴索引。 创建索引的格式： create index 索引名 on 表名(字段名[(字符长度)]);
2.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤!=或<>操作符，否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。数据库优化sql语句
3.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏ null 值判断，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，  如：  select id from t where num is null    可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，  然后这样查询：  select id from t where num=0
4.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤ or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
5.下⾯的查询也将导致全表扫描：  select id from t where name like '%abc%'  若要提⾼效率，可以考虑全⽂检索。
6.in 和 not in 也要慎⽤，否则会导致全表扫描，如：  select id from t where num in(1,2,3)      对于连续的数值，能⽤ between 就不要⽤ in 了：  select id from t where num between 1 and 3
7.使⽤预编译查询。程序中经常根据⽤户输⼊来动态执⾏sql语句，这时应尽量使⽤参数化sql，不仅可以避免sql注⼊，还可以提⾼执⾏速度。
8.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏表达式操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。  如：    select id from t where num/2=100  应改为:    select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where⼦句中对字段进⾏函数操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。  如：    select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id        应改为:    select id from t where name like 'abc%'  。
10.调整where⼦句中的连接顺序。DBMS⼀般⾃上⽽下解析where⼦句，根据这个原理，表连接最好写在其他where条件之前，那些可以过滤掉最⼤数量记录。
11.很多时候⽤ exists 代替 in 是⼀个好的选择：  select num from a where num in(select num from b)      ⽤下⾯的语句替
换：    select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)  但如果可以⽤表连接，则表连接⽐exists更有效率。
12.尽量使⽤数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。    这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个⽐较字符串中每⼀个字符，⽽对于数字型⽽⾔只需要⽐较⼀次就够了。
13.任何地⽅都不要使⽤ select * from t ，⽤具体的字段列表代替“*”，不要返回⽤不到的任何字段。
14.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
15.尽量将多条sql语句压缩到⼀句中，因为每次执⾏sql的时候都要建⽴⽹络连接、进⾏权限校验、进⾏sql语句查询优化、发送执⾏结果，整个过程⾮常耗时。
16.当sql语句连接多个表时，使⽤表别名并把别名前缀于每个列名上可以减少解析时间。 待补充。

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