mysql连接5个表加模糊查询的sql怎么优化分析

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: mysql连接5个表加模糊查询的sql怎么优化分析

注意:5个表连接在真实项目中不推荐这样连接,实战中,表连接不能超过3张表,否则会有性能问题。

     SELECT
        s.s_id,
        s.s_name,
        s.s_phone,
        s.s_qq,
        s.s_age,
        s.s_birthday,
        s.s_stars,
        s.s_attribute,
        clazz.clazz_id,
        clazz.c_name,
        g.g_id,
        g.g_name,
        c.c_id,
        c.c_name,
        m.m_id,
        m.m_name
        FROM (
       #6.select * from t_student where s_name like '王恒%' 
       #7.select * from t_student where  instr(s_name,'王恒') 
       #8..select s_id,clazz_id,g_id,c_id,s_name,s_phone,s_qq,s_age,s_birthday,s_stars,s_attribute from t_student where  instr(s_name,'王恒') 
        ) s
        LEFT JOIN t_clazz clazz ON s.clazz_id = clazz.clazz_id
        LEFT JOIN t_group g ON s.g_id = g.g_id
        LEFT JOIN t_city c  ON  s.c_id = c.c_id
        LEFT JOIN m_s_fk ms ON s.s_id = ms.s_id
        LEFT JOIN t_mark m ON ms.m_id = m.m_id


image.pngimage.pngimage.png




#  0.00140350
select * from t_student where s_name like '王恒%' 

image.png

1、instr优化

#0.00124200
 select * from t_student where  instr(s_name,'王恒')  

image.png

2、写全字段

 # 0.00059350
select s_id,clazz_id,g_id,c_id,s_name,s_phone,s_qq,s_age,s_birthday,s_stars,s_attribute 
from t_student where  instr(s_name,'王恒') 

image.png


3、索引优化

  #创建索引   0.00030400
  create index s_name on t_student(s_name);

image.png


总结:


sql 在使用SELECT语句或者使用其它语句时,直接使用*和把所有的字段弄上去查询,性能有很大差距,所以我们平时写查询最好用字段写上


instr(str,substr):返回字符串str串中substr子串第一个出现的位置,没有找到字符串返回0,否则返回位置(从1开始) 进行优化


创建索引优化


原始模糊查询(0.00140350)<instr优化(0.00124200)<写全字段(0.00059350)<索引优化( 0.00030400)[注:索引优化只能使用:like keyword%!索(MISSING)引有效]


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
7天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL慢查询优化、索引优化、以及表等优化详解
本文详细介绍了MySQL优化方案,包括索引优化、SQL慢查询优化和数据库表优化,帮助提升数据库性能。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
MySQL慢查询优化、索引优化、以及表等优化详解
|
6天前
|
SQL 缓存 监控
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
本文详细解析了数据库、缓存、异步处理和Web性能优化四大策略,系统性能优化必知必备,大厂面试高频。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:4 大性能优化策略(数据库、SQL、JVM等)
|
14天前
|
SQL 存储 缓存
如何优化SQL查询性能?
【10月更文挑战第28天】如何优化SQL查询性能?
59 10
|
11天前
|
缓存 监控 关系型数据库
如何优化MySQL查询速度?
如何优化MySQL查询速度?【10月更文挑战第31天】
36 3
|
13天前
|
SQL 存储 缓存
SQL Server 数据太多如何优化
11种优化方案供你参考,优化 SQL Server 数据库性能得从多个方面着手,包括硬件配置、数据库结构、查询优化、索引管理、分区分表、并行处理等。通过合理的索引、查询优化、数据分区等技术,可以在数据量增大时保持较好的性能。同时,定期进行数据库维护和清理,保证数据库高效运行。
|
14天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
如何优化 MySQL 数据库的性能?
【10月更文挑战第28天】
37 1
|
21天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:百万级数据统计优化实践
【10月更文挑战第21天】 在处理大规模数据集时,传统的单体数据库解决方案往往力不从心。MySQL和Redis的组合提供了一种高效的解决方案,通过将数据库操作与高速缓存相结合,可以显著提升数据处理的性能。本文将分享一次实际的优化案例,探讨如何利用MySQL和Redis共同实现百万级数据统计的优化。
54 9
|
15天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
77 1
|
21天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:优化百万数据查询的实战经验
【10月更文挑战第13天】 在处理大规模数据集时,传统的关系型数据库如MySQL可能会遇到性能瓶颈。为了提升数据处理的效率,我们可以结合使用MySQL和Redis,利用两者的优势来优化数据查询。本文将分享一次实战经验,探讨如何通过MySQL与Redis的协同工作来优化百万级数据统计。
48 5
|
24天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
基于案例分析 MySQL 权限认证中的具体优先原则
【10月更文挑战第26天】本文通过具体案例分析了MySQL权限认证中的优先原则,包括全局权限、数据库级别权限和表级别权限的设置与优先级。全局权限优先于数据库级别权限,后者又优先于表级别权限。在权限冲突时,更严格的权限将被优先执行,确保数据库的安全性与资源合理分配。