增量查询按升序ID和时间查询，每次同步少量数据可以提高效率。分页时使用 `LIMIT` 关键字，避免一次性查询大量数据。连接查询时，优先选择 `INNER JOIN`，避免使用 `LEFT JOIN` 导致的性能问题。控制索引数量，通常单表索引数量控制在5个以内，字段数不超过5个，避免过多索引带来的额外存储空间和性能消耗。
为什么mysql数据库表加了索引还是查询慢？
SQL优化是一个热门话题，无论是面试还是工作都可能遇到性能优化问题。首先，避免使用 `SELECT *` 可以提高性能。过多的列会导致不必要的内存和CPU资源浪费，同时增加网络IO传输时间，还可能引发回表操作导致性能降低。正确做法是只选择需要的列。使用 `UNION ALL` 而非 `UNION` 可以减少排序和比较操作，降低CPU消耗。小表驱动大表可以提高查询效率，使用 `IN` 或 `EXISTS` 关键字时优先考虑小表作为驱动条件。批量操作通过一次请求插入多条数据，能减少数据库请求次数，提升性能。使用 `LIMIT` 可以避免一次查询大量数据，减少资源消耗。在 `IN` 查询中限制值数量，避免一次查询返回过多数据。增量查询按升序ID和时间查询，每次同步少量数据可以提高效率。分页时使用 `LIMIT` 关键字，避免一次性查询大量数据。连接查询时，优先选择 `INNER JOIN`，避免使用 `LEFT JOIN` 导致的性能问题。控制索引数量，通常单表索引数量控制在5个以内，字段数不超过5个，避免过多索引带来的额外存储空间和性能消耗。选择合理字段类型，如使用 `VARCHAR` 类型避免浪费存储空间。提升 `GROUP BY` 效率，先使用 `WHERE` 条件缩小数据范围再分组。索引优化通过查看 `EXPLAIN` 输出判断索引使用情况，可以使用 `FORCE INDEX` 强制使用某个索引，避免索引失效导致的性能降低。最后，定期检查和优化索引，确保查询性能。2024-11-22
