MySQL 查询优化思路

在统计的时候尝尝遇到过查询数据量大的情况，SQL会超时
下面是一些解决方案 （未经本人允许不得转载）

1、索引

	加完看索引是否生效（一般情况都是普通索引+tree）
	创建联合索引（注意顺序）
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2、 SQL语句

重新审视逻辑把没用的表连接删除掉，然后是修改join的方式。inner join 是最快的

3、增加中间表

为了方便查询可以增加中间表，或者直接在旧表上面新建字段。

临时统计时，如果原有表数据量太大，可以按照时间条件把要用的数据先导出成excel然后在导入一张新表

4、修改MySQL的配置信息

比如下面这些信息(真实情况更为复杂根据实际需求调整对应的参数)

SET SESSION join_buffer_size = 262144;  -- 临时将join_buffer_size设置为256KB
SET SESSION sort_buffer_size = 2097152;  -- 临时将sort_buffer_size设置为2MB
SET SESSION optimizer_search_depth = 8;  -- 临时设置优化器搜索深度为8
SET SESSION max_join_size = 1000000;  -- 临时允许联接的最大行数为1,000,000行
SET SESSION sql_big_selects = 1;  -- 临时允许执行大型查询
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题外话

导入/更新数据特别多特别慢的时候，可以采用拼接SQL的方式
根据参数拼接成update/insert 语句然后使用navicat执行。主要要勾选autocommit=0,还有就是一个运行里面允许多个查询这样的操作一般不会出问题，不过也有可能因为网络波动什么的导致数据丢失。

代码方面：可以采用多线程、异步处理、写入数据库的时候分批次插入