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 customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID 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 author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、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=11
WHERE 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。
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 books
WHERE 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 books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。