一 简介
偏向于业务的 (MySQL)DBA 或者业务的开发者来说，order by 排序是一个常见的业务功能，将结果根据指定的字段排序，满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化，order by 使用限制等几个方面来逐步了解 order by 排序。
二 原理
在了解 order by 排序的原理之前，强烈安利两篇关于排序算法的文章 《归并排序的实现》 《经典排序算法》。MySQL 支持两种排序算法，常规排序和优化，并且在 MySQL 5.6 版本中 针对 order by limit M,N 做了特别的优化，这里列为第三种。
2.1 常规排序
a 从表 t1 中获取满足 WHERE 条件的记录
b 对于每条记录，将记录的主键 + 排序键 (id,col2) 取出放入 sort buffer
c 如果 sort buffer 可以存放所有满足条件的 (id,col2) 对，则进行排序;否则 sort buffer 满后，进行排序并固化到临时文件中。(排序算法采用的是快速排序算法)
d 若排序中产生了临时文件，需要利用归并排序算法，保证临时文件中记录是有序的
e 循环执行上述过程，直到所有满足条件的记录全部参与排序
f 扫描排好序的 (id,col2) 对，并利用 id 去捞取 SELECT 需要返回的列 (col1,col2,col3)
g 将获取的结果集返回给用户。
从上述流程来看，是否使用文件排序主要看 sort buffer 是否能容下需要排序的 (id,col2) 对，这个 buffer 的大小由 sort_buffer_size 参数控制。此外一次排序需要两次 IO，一次是捞 (id,col2), 第二次是捞 (col1,col2,col3)，由于返回的结果集是按 col2 排序，因此 id 是乱序的，通过乱序的 id 去捞 (col1,col2,col3) 时会产生大量的随机 IO。对于第二次 MySQL 本身一个优化，即在捞之前首先将 id 排序，并放入缓冲区，这个缓存区大小由参数 read_rnd_buffer_size 控制，然后有序去捞记录，将随机 IO 转为顺序 IO。
2.2 优化排序
常规排序方式除了排序本身，还需要额外两次 IO。优化的排序方式相对于常规排序，减少了第二次 IO。主要区别在于，放入 sort buffer 不是 (id,col2), 而是 (col1,col2,col3)。由于 sort buffer 中包含了查询需要的所有字段，因此排序完成后可以直接返回，无需二次捞数据。这种方式的代价在于，同样大小的 sort buffer，能存放的 (col1,col2,col3) 数目要小于 (id,col2)，如果 sort buffer 不够大，可能导致需要写临时文件，造成额外的 IO。当然 MySQL 提供了参数 max_length_for_sort_data，只有当排序元组小于 max_length_for_sort_data 时，才能利用优化排序方式，否则只能用常规排序方式。
2.3 优先队列排序
为了得到最终的排序结果，无论怎样，我们都需要将所有满足条件的记录进行排序才能返回。那么相对于优化排序方式，是否还有优化空间呢?5.6 版本针对 Order by limit M，N 语句，在空间层面做了优化，加入了一种新的排序方式: 优先队列，这种方式采用堆排序实现。堆排序算法特征正好可以解 limit M，N 这类排序的问题，虽然仍然需要所有元素参与排序，但是只需要 M+N 个元组的 sort buffer 空间即可，对于 M，N 很小的场景，基本不会因为 sort buffer 不够而导致需要临时文件进行归并排序的问题。对于升序，采用大顶堆，最终堆中的元素组成了最小的 N 个元素，对于降序，采用小顶堆，最终堆中的元素组成了***的 N 的元素。
三 优化
通过上面的原理分析，我们知道排序的本质是通过一定的算法 (耗费 cpu 运算, 内存, 临时文件 IO) 将结果集变成有序的结果集。如何优化呢?答案是分两个方面利用索引的有序性 (MySQL 的 B+ 树索引是默认从小到大递增排序) 减少排序, ***的方式是直接不排序。
以下种类的查询是可以利用到索引 idx_kp1_kp2 的
温馨提示 ，各位看官要辩证的看待官方给的例子，自己多动手实践。
无法利用到索引排序的情况，其实我觉得这是本文的重点，对于广大开发同学而言，记住那种不能利用索引排序会更简单些。
1. 最常见的情况 用来查找结果的索引 (key2) 和 排序的索引 (key1) 不一样,where a=x and b=y order by id;
2. 排序字段在不同的索引中，无法使用索引排序
3. 排序字段顺序与索引中列顺序不一致，无法使用索引排序，比如索引是 key idx_kp1_kp2(key_part1,key_part2)
4. order by 中的升降序和索引中的默认升降不一致，无法使用索引排序
5. ey_part1 是范围查询，key_part2 无法使用索引排序
5 rder by 和 group by 字段列不一致
6. 索引本身是无序存储的，比如 hash 索引，不能利用索引的有序性。
7. order by 字段只被索引了前缀 ，key idx_col(col(10))
8. 对于还有 join 的关联查询，排序字段并非全部来自于***个表，使用 explain 查看执行计划***个表 type 值不是 const 。
当无法避免排序操作时, 又该如何来优化呢?很显然, 优先选择 using index 的排序方式，在无法满足利用索引排序的情况下，尽可能让 MySQL 选择使用第二种单路算法来进行排序。这样可以减少大量的随机 IO 操作, 很大幅度地提高排序的效率。
1. 加大 max_length_for_sort_data 参数的设置
在 MySQL 中, 决定使用老式排序算法还是改进版排序算法是通过参数 max_length_for_sort_data 来决定的。当所有返回字段的***长度小于这个参数值时, MySQL 就会选择改进后的排序算法, 反之, 则选择老式的算法。所以, 如果有充足的内存让 MySQL 存放须要返回的非排序字段, 就可以加大这个参数的值来让 MySQL 选择使用改进版的排序算法。
2. 去掉不必要的返回字段
当内存不是很充裕时, 不能简单地通过强行加大上面的参数来强迫 MySQL 去使用改进版的排序算法, 否则可能会造成 MySQL 不得不将数据分成很多段, 然后进行排序, 这样可能会得不偿失。此时就须要去掉不必要的返回字段, 让返回结果长度适应 max_length_for_sort_data 参数的限制。
同时也要规范 MySQL 开发规范，尽量避免大字段。当有 select 查询列含有大字段 blob 或者 text 的时候, MySQL 会选择常规排序。
” algorithm to use. It normally uses the modified algorithm except when or columns are involved, in which case it uses the original algorithm.”
3. 增大 sort_buffer_size 参数设置
这个值如果过小的话, 再加上你一次返回的条数过多, 那么很可能就会分很多次进行排序, 然后***将每次的排序结果再串联起来, 这样就会更慢, 增大 sort_buffer_size 并不是为了让 MySQL 选择改进版的排序算法, 而是为了让 MySQL 尽量减少在排序过程中对须要排序的数据进行分段, 因为分段会造成 MySQL 不得不使用临时表来进行交换排序。但是这个值不是越大越好：
1. sort_buffer_size 是一个 connection 级参数, 在每个 connection ***次需要使用这个 buffer 的时候, 一次性分配设置的内存。
2. sort_buffer_size 并不是越大越好, 由于是 connection 级的参数, 过大的设置 + 高并发可能会耗尽系统内存资源。
3. 据说 sort_buffer_size 超过 2M 的时候, 就会使用 mmap() 而不是 malloc() 来进行内存分配, 导致效率降低。
四 参考文章
[1] MySQL order by 调优官方文档
[2] MySQL 排序原理与案例分析
[3] 淘宝 MySQL 月报
mysql索引类型解释
索引分单列索引和组合索引。 单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。 组合索引，即一个索包含多个列。 MySQL索引类型包括：(1)普通索引这是最基本的索引，它没有任何限制。 它有以下几种创建方式：◆创建索引CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));如果是 CHAR，VArchAR类型，length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。 ◆修改表结构ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))◆ 创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );删除索引的语法：DROP INDEX [indexName] ON mytable;(2)唯一索引它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 它有以下几种创建方式：◆创建索引CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))◆修改表结构ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))◆创建表的时候直接指定CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );(3)主键索引它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。 一般是在建表的时候同时创建主键索引：CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );当然也可以用 ALTER 命令。 记住：一个表只能有一个主键。 (4)组合索引为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。 就是将 name, city, age建到一个索引里：ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);建表时，usernname长度为 16，这里用 10。 这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。 如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。 虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。 建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：usernname,city,age usernname,city usernname为什么没有 city，age这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。 简单的理解就是只从最左面的开始组合。 并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：SELECT * FROM mytable WHREE username=admin AND city=郑州 SELECT * FROM mytable WHREE username=admin而下面几个则不会用到：SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city=郑州 SELECT * FROM mytable WHREE city=郑州(5)建立索引的时机到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。 例如：SELECT FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON = WHERE =20 AND =郑州此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的 userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。 刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。 因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。 例如下句会使用索引：SELECT * FROM mytable WHERE username likeadmin%而下句就不会使用：SELECT * FROM mytable WHEREt Name like%admin因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。 (6)索引的不足之处上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。 因此索引也会有它的缺点：◆虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行 INSERT、UPDATE和DELETE。 因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。 ◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。 一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。 索引只是提高效率的一个因素，如果你的 MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。 (7)使用索引的注意事项使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：◆索引不会包含有NULL值的列只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。 所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。 ◆使用短索引对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。 例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。 短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。 ◆索引列排序MySQL查询只使用一个索引，因此如果 where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。 因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。 ◆like语句操作一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。 like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。 ◆不要在列上进行运算select * from users where YEAR(adddate)<2007;将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成select * from users where adddate<‘2007-01-01’;◆不使用NOT IN和<>操作以上，就对其中MySQL索引类型进行了介绍。 转自：
mysql数据库性能测试
我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：其实常用的一般：选取最适用的字段属性MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。
同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。
因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。
这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。
这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。
但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。
例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。
尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON =salesinfo. CustomerID WHERE IS NULL连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。
在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。
使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。
下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM authorUNIONSELECT Name, Supplier FROM Product4、事务尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。
更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。
但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。
设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。
要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。
换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。
事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。
在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;UPDATE inventory SET Quantity=11WHERE item=book;COMMIT;事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。
由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。
如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。
下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITESELECT Quantity FROM inventoryWHEREItem=book; inventory SET Quantity=11WHEREItem=book;UNLOCK TABLES这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。
包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。
这个时候我们就可以使用外键。
例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。
在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到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 DELETECASCADE) TYPE = INNODB;注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。
该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。
如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。
该类型不是 MySQL 表的默认类型。
定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。
如例中所示。
7、使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。
对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。
我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。
此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。
全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。
对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。
但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。
下面是应该注意的几个方面。
首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。
在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。
例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。
其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。
所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，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;同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。
第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。
例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM booksWHERE name like MySQL%但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：SELECT * FROM booksWHERE name>=MySQLand name
1.尽量不要在where中包含子查询;关于时间的查询，尽量不要写成：where to_char(dif_date,’yyyy-mm-dd’)=to_char(‘2007-07-01′,’yyyy-mm-dd’);2.在过滤条件中，可以过滤掉最大数量记录的条件必须放在where子句的末尾;FROM子句中写在最后的表(基础表，driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。
如果有三个以上的连接查询，那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表;3.采用绑定变量4.在WHERE中尽量不要使用OR5.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN;6.避免在索引列上使用计算：WHERE SAL*12>;7.用IN来替代OR： WHERE LOC_ID=10 OR LOC_ID=15 OR LOC_ID=208.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL;9.总是使用索引的第一个列;10.用UNION-ALL替代UNION;11.避免改变索引列的类型：SELECT…FROM EMP WHERE EMPNO=’123’，由于隐式数据类型转换，to_char(EMPNO)=’123’，因此，将不采用索引，一般在采用字符串拼凑动态SQL语句出现;12.’!=’ 将不使用索引;13.优化GROUP BY;14.避免带有LIKE参数的通配符，LIKE ‘4YE%’使用索引，但LIKE ‘%YE’不使用索引15.避免使用困难的正规表达式，例如select * from customer where zipcode like “98___”，即便在zipcode上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。
如果把语句改成select * from customer where zipcode>”″，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度;16.尽量明确的完成SQL语句，尽量少让数据库工作。
比如写SELECT语句时，需要把查询的字段明确指出表名。
尽量不要使用SELECT *语句。
组织SQL语句的时候，尽量按照数据库的习惯进行组织。
提高mysql查询效率的方法有哪些
发表评论