百万级MySQL优化策略：避开全表扫描的关键

在MySQL百万量级数据表的优化中，提升查询性能至关重要。以下是一些关键的优化策略： 1. **利用索引**：针对`WHERE`和`ORDER BY`子句中涉及的列创建索引，这将大大提高查询效率，减少全表扫描。避免对`NULL`值进行判断，可以通过设置默认值或过滤掉`NULL`查询来确保索引的有效使用。 2. **选择运算符**：避免使用`!=`或`<>`，这些操作符可能导致引擎放弃使用索引。使用`=`操作符替代，或者通过`UNION ALL`合并多个独立的条件查询。 3. **处理`IN`和`NOT IN`**：尽量避免使用`IN`，尤其是连续数值范围，改用`BETWEEN`可以更高效。`NOT IN`也可能导致全表扫描，所以要谨慎使用。 4. **字符串匹配优化**：使用全文检索来提高`LIKE`查询的效率，特别是当模式包含通配符时。例如，`LIKE '%abc%'`应替换为全文搜索。 5. **参数化查询**：避免在`WHERE`子句中直接使用变量，因为这会导致全表扫描。通过预编译查询并指定索引（如`WITH INDEX`）来强制使用索引。 6. **避免表达式和函数操作**：在`WHERE`中避免计算或函数应用，如`num/2=100`，应改为`num=100*2`，这样可以利用索引来加速查询。 7. **查询计划的提前确定**：理解SQL优化器的工作原理，它在编译时决定访问计划。如果可能，提前确定变量的值并使用索引，如`selectid from t with (index(索引名)) where num = @num`。 8. **监控和调整**：定期监控查询性能，通过`EXPLAIN`语句分析执行计划，找出瓶颈并针对性地进行优化。 对百万级数据表进行优化，需要关注查询结构、索引设计以及对SQL语句的合理使用，以确保高效的数据检索。同时，理解和适应数据库的优化规则，是提升整体性能的关键。