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MySQL 可以很好的支持大數據量的存取，但是一般說來，數據庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。因此，在創建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設得盡可能小。例如，在定義郵政編碼這個字段時，如果將其設置為CHAR(255),顯然給數據庫增加了不必要的空間，甚至使用 VARCHAR這種類型也是多余的，因為CHAR(6) 就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGINT來定義整型字段。
另外一個提高效率的方法是在可能的情況下，應該盡量把字段設置為NOT NULL，這樣在將來執行查詢的時候，數據庫不用去比較NULL值。
對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當作數值型數據來處理，而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數據庫的性能。
2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)
MySQL 從4.1開始支持SQL的子查詢。這個技術可以使用SELECT語句來創建一個單列的查詢結果，然后把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中。例如，我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發出訂單的客戶ID取出來，然后將結果傳遞給主查詢，如下所示：
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM salesinfo);
使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連接（JOIN）替代。例如，假設我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來，可以用下面這個查詢完成：
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT IN (Select CustomerID FROM salesinfo);
如果使用連接（JOIN）來完成這個查詢工作，速度將會快很多。尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢如下：
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL;
連接（JOIN）之所以更有效率一些，是因為MySQL不需要在內存中創建臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作。
3、使用聯合(UNION)來代替手動創建的臨時表
MySQL 從4.0的版本開始支持UNION查詢，它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的 SELECT查詢合并的一個查詢中。在客戶端的查詢會話結束的時候，臨時表會被自動刪除，從而保證數據庫整齊、高效。使用UNION來創建查詢的時候，我們只需要用UNION作為關鍵字把多個SELECT語句連接起來就可以了，要注意的是所有SELECT語句中的字段數目要想同。下面的例子就演示了一個使用UNION的查詢。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author UNION SELECT Name, Supplier FROM product;
4、事務
盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯合（UNION）來創建各種各樣的查詢，但不是所有的數據庫操作都可以只用一條或少數幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。
但是在這種情況下，當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下，要把某個數據同時插入兩個相關聯的表中，可能會出現這樣的情況：第一個表中成功更新后，數據庫突然出現意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣，就會造成數據的不完整，甚至會破壞數據庫中的數據。
要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗。換句話說，就是可以保持數據庫中數據的一致性和完整性。事務以 BEGIN關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束。在這之間的一條SQL操作失敗，那么，ROLLBACK命令就可以把數據庫恢復到BEGIN開始之前的狀態。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE item='book';
COMMIT;
事務的另一個重要作用是當多個用戶同時使用相同的數據源時，它可以利用鎖定數據庫的方法來為用戶提供一種安全的訪問方式，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾。
5、鎖定表
盡管事務是維護數據庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨占性，有時會影響數據庫的性能，尤其是在很大的應用系統中。由于在事務執行的過程中，數據庫將會被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束。如果一個數據庫系統只有少數幾個用戶來使用，事務造成的影響不會成為一個太大的問題；但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個數據庫系統，例如訪問一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的響應延遲。
其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE Select Quantity FROM inventory WHERE Item='book';
…
UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE Item='book';
UNLOCK TABLES
這里，我們用一個SELECT語句取出初始數據，通過一些計算，用UPDATE語句將新值更新到表中。包含有WRITE關鍵字的LOCK TABLE語句可以保證在UNLOCK TABLES命令被執行之前，不會有其它的訪問來對inventory 進行插入、更新或者刪除的操作。
6、使用外鍵
鎖定表的方法可以維護數據的完整性，但是它卻不能保證數據的關聯性。這個時候我們就可以使用外鍵。例如，外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這里，外鍵可以把customerinfo表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法 CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo( CustomerID INT NOT NULL , PRIMARY KEY ( CustomerID ) ) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo (SalesID INT NOT NULL, CustomerID INT NOT NULL, PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo (CustomerID) ON DELETE CASCADE ) TYPE = INNODB;
注意例子中的參數“ON DELET CASCADE”。該參數保證當customerinfo表中的一條客戶記錄被刪除的時候，salesinfo表中所有與該客戶相關的記錄也會被自動刪除。如果要在MySQL中使用外鍵，一定要記住在創建表的時候將表的類型定義為事務安全表InnoDB類型。該類型不是MySQL表的默認類型。定義的方法是在CREATE TABLE語句中加上TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高數據庫性能的常用方法，它可以令數據庫服務器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(), MIN()和ORDER BY這些命令的時候，性能提高更為明顯。那該對哪些字段建立索引呢？一般說來，索引應建立在那些將用于JOIN, WHERE判斷和ORDER BY排序的字段上。盡量不要對數據庫中某個含有大量重復的值的字段建立索引。對于一個ENUM類型的字段來說，出現大量重復值是很有可能的情況，例如 customerinfo中的”province”字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什么幫助；相反，還有可能降低數據庫的性能。我們在創建表的時候可以同時創建合適的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后創建索引。此外，MySQL從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一個FULLTEXT類型索引，但僅能用于MyISAM類型的表。對于一個大的數據庫，將數據裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX創建索引，將是非常快的。但如果將數據裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行過程將會非常慢。
8、優化的查詢語句
絕大多數情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當的話，索引將無法發揮它應有的作用。下面是應該注意的幾個方面。首先，最好是在相同類型的字段間進行比較的操作。在 MySQL 3.23 版之前，這甚至是一個必須的條件。例如不能將一個建有索引的 INT 字段和 BIGINT 字段進行比較；但是作為特殊的情況，在 CHAR 類型的字段和VARCHAR類型字段的字段大小相同的時候，可以將它們進行比較。其次，在建有索引的字段上盡量不要使用函數進行操作。
例如，在一個DATE類型的字段上使用YEAR()函數時，將會使索引不能發揮應有的作用。所以，下面的兩個查詢雖然返回的結果一樣，但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<'2001-01-01';
同樣的情形也會發生在對數值型字段進行計算的時候：
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的兩個查詢也是返回相同的結果，但后面的查詢將比前面的一個快很多。第三，在搜索字符型字段時，我們有時會使用 LIKE 關鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統性能為代價的。例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。
SELECT * FROM books WHERE name LIKE 'MySQL%';
但是如果換用下面的查詢，返回的結果一樣，但速度就要快上很多：
SELECT * FROM books WHERE name>='MySQL' AND name<'MySQM';
最后，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉換，因為轉換過程也會使索引變得不起作用。
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