多數的mysql伺服器都開啟了查詢快取。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被mysql的資料庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到乙個快取中，這樣，後續的相同的查詢就不用操作表而直接訪問快取結果了。
今天，資料庫的操作越來越成為整個應用的效能瓶頸了，這點對於web應用尤其明顯。關於資料庫的效能，這並不只是dba才需要擔心的事，而這更是我們程式設計師需要去關注的事情。當我們去設計資料庫表結構，對運算元據庫時(尤其是查表時的sql語句)，我們都需要注意資料操作的效能。這裡，我們不會講過多的sql語句的優化，而只是針對mysql這一web應用最多的資料庫。希望下面的這些優化技巧對你有用。
1.為查詢快取優化你的查詢
大多數的mysql伺服器都開啟了查詢快取。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被mysql的資料庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到乙個快取中，這樣，後續的相同的查詢就不用操作表而直接訪問快取結果了。
這裡最主要的問題是，對於程式設計師來說，這個事情是很容易被忽略的。因為，我們某些查詢語句會讓mysql不使用快取。請看下面的示例：
上面兩條sql語句的差別就是curdate()，mysql的查詢快取對這個函式不起作用。所以，像now()和rand()或是其它的諸如此類的sql函式都不會開啟查詢快取，因為這些函式的返回是會不定的易變的。所以，你所需要的就是用乙個變數來代替mysql的函式，從而開啟快取。
2.explain你的select查詢
使用explain關鍵字可以讓你知道mysql是如何處理你的sql語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結構的效能瓶頸。
explain的查詢結果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的資料表是如何被搜尋和排序的……等等，等等。
挑乙個你的select語句(推薦挑選那個最複雜的，有多表聯接的)，把關鍵字explain加到前面。你可以使用phpmyadmin來做這個事。然後，你會看到一張**。下面的這個示例中，我們忘記加上了group_id索引，並且有表聯接：ww.phperz.com
當我們為group_id欄位加上索引後：
我們可以看到，前乙個結果顯示搜尋了7883行，而後乙個只是搜尋了兩個表的9和16行。檢視rows列可以讓我們找到潛在的效能問題。
3.當只要一行資料時使用limit1
當你查詢表的有些時候，你已經知道結果只會有一條結果，但因為你可能需要去fetch游標，或是你也許會去檢查返回的記錄數。
下面的示例，只是為了找一下是否有「中國」的使用者，很明顯，後面的會比前面的更有效率。(請注意，第一條中是select *，第二條是select 1)
4.為搜尋欄位建索引
索引並不一定就是給主鍵或是唯一的字段。如果在你的表中，有某個欄位你總要會經常用來做搜尋，那麼，請為其建立索引吧。
從上圖你可以看到那個搜尋字串 「last_name like 『a%』」，乙個是建了索引，乙個是沒有索引，效能差了4倍左右。
5.在join表的時候使用相當型別的例，並將其索引
如果你的應用程式有很多join查詢，你應該確認兩個表中join的字段是被建過索引的。這樣，mysql內部會啟動為你優化join的sql語句的機制。
而且，這些被用來join的字段，應該是相同的型別的。例如：如果你要把decimal欄位和乙個int欄位join在一起，mysql就無法使用它們的索引。對於那些string型別，還需要有相同的字符集才行。(兩個表的字符集有可能不一樣)程式設計師站
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