眾所周知，在任何一個數據庫中，查詢優化都是不可避免的一個話題。對于數據庫工程師來說，優化工作是最有挑戰性的工作。MySQL開源數據庫也不例外。其實筆者認為，數據庫優化并沒有大家所想象的那么苦難。通常情況下，大家可以從以下四個細節出發來做好MySQL數據庫的查詢優化工作。

　　一、利用EXPLAIN關鍵字來評估查詢語句中的缺陷

　　如下圖所示，現在筆者在數據庫中執行了一條簡單的Select查詢語句，從一個表格中查詢所有信息。現在數據庫管理員想知道，數據庫在執行這條語句時，做了哪些工作?或者說想知道，這條查詢語句有沒有進一步優化的可能。如果要了解這個信息的話，就可以在查詢語句中加入一個Explain關鍵字。

　　通過Select查詢語句可以從數據庫中查詢某個表中的數據。但是這條語句執行的效率如何?是否還有優化的余地?這些內容是無法從上面這個簡單的查詢語句中獲得的。為了了解更加詳細的信息，需要加入Explain關鍵字。如下圖所示：

　　加入Explain關鍵字之后，系統并沒有查詢出表格中的數據，而只是顯示了查詢過程中的一些信息。這些信息對于我們后續進行數據庫查詢優化非常有幫助。從上面這個信息中我們可以看出，用戶只是進行來一個簡單的查詢。在這個查詢中，沒有用到任何索引、關鍵字等內容，也沒有用到Where條件語句。為此這個查詢語句并不是很合理。雖然其可以找到最后正確的結果，不過其查詢效率可能并不是很明顯。為此數據庫專家可以根據上面顯示的信息來進行優化。如果我們現在在查詢語句中加入一條Where語句，那么又會有什么樣的結果呢?如下圖所示。

　　此時在最后一個Extra字段中，系統就會顯示已經使用了Where語句。在進行數據庫優化中，我們需要抓住結果中的NULL字段或者空白內容的字段。這些地方往往是我們進行優化的重點。如上圖所示，我們可以給這條Select語句進行如下的優化：在表中設置關鍵字或者索引，來提高查詢的效率。

　　二、數據比較時采用相同類型的列以提高查詢效率

　　在數據查詢時，有時候會在條件語句中加入判斷的條件。如現在有兩張表：用戶基本信息表和用戶權限表，兩者通過用戶編號作為關聯。現在需要查詢出每個用戶對應什么樣的權限，此時就要通過用戶編號作為查詢條件來進行查詢。現在假設用戶基本信息表中的用戶編號字段為CHAR類型的;而用戶權限表中的用戶編號是VARCHAR類型的。這兩個數據類型雖然都是字符型，但是不是同一種類型。現在對這連個表執行關聯查詢，其查詢的效率如何呢?首先需要確定的一點是，雖然他們兩個是不同類型的字符型數據，不過是相互兼容的。最后仍然可以得到正確的結果。明確了這一點之后，我們再來考慮，能否對這個查詢語句進行優化呢?

　　我們再假設一下。現在這兩個表的用戶編號的數據類型都是CHAR。現在再對這兩個表進行關聯查詢，得到的結果是否相同呢?我們測試的結果是，查詢的結果是相同的，但是其所花費的時間是不同的。而且隨著數據量的增加，兩個查詢所相差的時間會越來越長。從這里可以知道，雖然這兩個查詢語句是等價的，但是其查詢的效率不同。

　　在MySQL數據庫中，雖然相互兼容的數據類型可以進行相互比較。但是其查詢的效率會有所影響。從提高數據庫查詢效率的角度出發，筆者建議在查詢條件語句中最好比較具有相同類型的列。在同等條件下，相同的列類型比不同類型的列能夠提供更好的性能。特別是在數據量比較多的數據庫中，這尤其重要。

　　不過這個優化需要涉及到數據表的列類型。為此在數據表進行設計時，就需要考慮這一點。如針對上面這個案例，我們可以在兩個表中專門設置一個用戶ID列。可以使用整數類型的序列，讓系統進行自動編號。然后在查詢時通過這個用戶ID列來進行比較，而不是通過原來的用戶編號列進行比較。相對來說，這么操作查詢的效率會更高。

　　三、在Like關鍵字的起始處通配符要謹慎使用

　　在實際工作中，筆者發現不少數據庫管理員有一個不好的習慣。他們在使用Like等關鍵字時，通配符會亂用。如現在用戶需要查找所有以“LOOK”為前綴的產品信息。用戶在查詢時，會習慣性的使用下面的語句進行查詢：like “%LOOK%”。這個條件語句會查詢出所有品名中有LOOK這個單詞的紀錄，而不是查詢出以LOOK為前綴的產品信息。

　　雖然最終的結果可能是相同的。但是兩者的查詢效率不同。其實這很大一部分原因是客戶端應用程序設計不當所造成的。如在客戶端應用程序設計時，系統會默認顯示一個%符號。如下圖所示。

　　這么設計的本意是好的，讓系統能夠支持模糊查詢。但是用戶在實際操作起來，就可以有問題。如用戶在查詢時，不會在%號前面輸入LOOK這個單詞，而是在%后面輸入LOOK這個單詞。因為在查詢時，光標會自動定位到%號后面。通常情況下，用戶在輸入時不會再去調整光標的位置。此時就出現了上面所說的這種情況。

　　為此筆者建議，在Like等關鍵字后面如果需要用到通配符的話，要非常的謹慎。特別是從大量數據中查找紀錄時，這個通配符的位置一定要用對地方。在起始處能夠不同通配符的話，盡量不要使用通配符。

　　四、盡量使用其它形式來代替Like關鍵字

　　上面提到在使用Like關鍵字時需要注意通配符的位置。其實從查詢效率來看，我們不僅需要注意通配符的位置，而且能夠不用Like關鍵字最好就不用。其實在SQL語句中，可以利用其他方式來代替Like關鍵字。如現在有一個產品表，其編號為6位。現在需要查詢以9開頭的產品編號。這該怎么操作呢?

　　一是可以通過使用Like關鍵字，如LIKE “9%”。注意這個通配符的位置。這個條件語句可以查到所需要的結果。但是從性能優化的角度看，這條語句不是很好的處理方式。我們還可以通過一些折中的方式來實現。

　　二是通過比較符號來實現。如可以使用Value>=900000 and Value<=999999這種方式來實現。雖然兩者的查詢的結果是相同的。但是查詢的時間這條語句要比上面這個采用Like符號的語句要短的多。

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