sql语句的优化多表连接以及子查询

一般情况下没错，但是最好把"="改成

"in"。

为什麽呢？因为你不能保证

(select

top

1

hfid

from

h

where

htime>’2012-10-29

00:00:00’

group

by

hfid

order

by

count

(hfid)

desc

)的结果只有一个值，举个例子：有两个帖子都回覆了10次，其他帖子都在10次以下，这时候你的这个子查询的结果是两个hfid，也就是那两个回覆10次的(并列第一)，而不是一个！

你说的是腾讯泄漏的那个QQ群数据库吧！！

for GroupData = 1 to 11

connopen "PROVIDER=SQLOLEDB;DATA SOURCE=;UID=sa;PWD=sa;DATABASE=GroupData"&GroupData

for Group = (GroupData-1)100+1 to (GroupData)100

exec = "SELECT FROM Group"&Group&" where QQNum = 375000016"

set rs=servercreateobject("adodbrecordset")

rsopen exec,conn,1,1

if not rseof then

responsewrite(Rs("Nick")+"<br>")

else

responsewrite("表"&Group&"没有记录"+"<br>")

end if

rsclose

next

next

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，沙河IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

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