怎么优化mysql的查询去查100w的数据，从sql层面和索引的建立层面

MySQL查询优化可以从以下几个方面入手：

1. SQL语句优化：优化SQL语句的写法，避免使用SELECT *，只查询需要的字段。

2. 索引优化：设计适当的索引，确保表上的字段都有适当的索引，索引能够使查询更快速地运行。

3. 分区表：如果表中的数据量非常大，可以考虑将其分成多个分区，以便更快地执行查询。

4. 数据库参数优化：调整数据库的参数，例如增加缓存大小、优化查询缓存等，以提高查询性能。

5. 优化数据类型：使用更小的数据类型可以减少磁盘读写，提高查询速度。

6. 避免使用子查询：子查询通常比较慢，可以考虑使用连接查询或临时表等方式代替。

在建立索引方面，可以从以下几个方面入手：

1. 建立联合索引：当多个字段一起查询时，可以建立联合索引来提高查询速度。

2. 选择合适的索引类型：可以根据不同的查询类型选择不同的索引类型，例如B+树索引、全文索引等。

3. 避免过多的索引：建立过多的索引会降低写操作的性能，需要权衡索引数量和查询性能。

4. 建立前缀索引：如果某个字段很长，可以只建立其前缀索引，以减小索引的大小。

综上所述，优化MySQL的查询和建立索引需要根据具体的情况进行选择，需要综合考虑查询的复杂度、数据量、索引数量等因素。

相关问题

针对千万级数据量的MySQL数据库，如何根据业务场景优化SQL查询，避免全表扫描，并提高索引使用效率？

当面对大规模数据时，优化SQL查询是一项挑战，尤其是在需要避免全表扫描并提升索引使用效率的情况下。《MySQL千万数据查询优化技巧详解》是解决这类问题的宝贵资源，其中详细介绍了多种优化策略。首先，分析查询的执行计划至关重要，使用EXPLAIN可以帮助识别全表扫描的情况，以及哪些地方可能未使用索引。接下来，针对业务场景，以下是一些优化建议：

参考资源链接：[MySQL千万数据查询优化技巧详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4c7be7fbd1778d40cab?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 确保查询的WHERE条件中使用了有效的索引列。例如，避免在WHERE条件中使用函数或表达式，这会导致索引失效，从而导致全表扫描。如辅助资料所示，应将函数操作移至应用层面，或者重新构造查询以直接使用索引列。

2. 使用JOIN时，确保关联条件的列上有索引。同时，注意OR和IN操作符的使用，尽量避免在这些操作符中混合使用索引列和非索引列，以免优化器选择全表扫描。

3. 对于LIKE查询，尽量避免以通配符开头，这会导致索引失效。如果必须使用，可以考虑使用全文索引或其他搜索引擎解决方案。

4. 在涉及NULL值的比较时，使用IS NULL或者IS NOT NULL，并确保这些列上有适当的索引。

5. 参数化查询可以提高SQL语句的重用性，并帮助数据库更有效地利用索引。

6. 对于需要经常排序和分组的列，创建索引可以加速ORDER BY和GROUP BY操作。

7. 大数据量的表可以考虑分区，如散列分区或范围分区，以提升查询性能。

8. 定期维护索引，包括重建和分析，以减少碎片并保持索引的高效性。

通过这些方法，你可以根据业务场景有效地优化SQL查询，减少全表扫描，提高索引使用效率。如果需要深入学习更多细节和高级技巧，建议阅读《MySQL千万数据查询优化技巧详解》。这本书不仅介绍了优化技巧，还提供了丰富的案例分析，帮助你更好地理解在不同业务场景下如何应用这些优化策略。

参考资源链接：[MySQL千万数据查询优化技巧详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4c7be7fbd1778d40cab?spm=1055.2569.3001.10343)