通过索引来优化MySQL语句 合理的建立索引能够加速数据读取效率，不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度。索引越多，更新数据的速度越慢。故而索引要准确，适当。 一、优化含有order by的语句 1、ORDER BY + LIMIT组合的索引优化。形如： SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; 这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。 2、WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化，形如： SELECT [column1],[column2],.... FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort] LIMIT[offset],[LIMIT]; 这个MySQL语句，如果你仍然采用第一个例子中建立索引的方法，虽然可以用到索引，但是效率不高。更高效的方法是建立一个联合索引 (columnX,sort) 3、不要再WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)，比如： SELECT * FROM [table] ORDER BY YEAR(date) LIMIT 0,30; 4、WHERE+ORDER BY多个栏位+LIMIT，比如 SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10; 大家可能是加一个这样的索引(x,y,uid)。但实际上更好的效果是(uid,x,y)。这是由MySQL处理排序的机制造成的。  二、> 及 < 操作符 大于或小于操作符一般不用调整，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A， 30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为 A>2时会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时则直接找到=3的记录索引。 LIMIT语句优化 在数据库分页中普遍使用，当数据量很大时，limit语句的响应性能急剧下降，如以下两条SQL语句相差就不是在一个数量级上： select * from table1 limit 10,10 select * from table1 limit 10000,10 这里采用一种方式，首先获取到offset的id然后直接使用limit size来获取数据。经过测试，性能明显要好于直接使用limit。 1、offset比较小的时候。 select * from table1 limit 10,10 多次运行，时间保持在0.0004-0.0005之间 select * from table1 where id ＞=(select id From table1 order by id limit 10,1) limit 10 多次运行，时间保持在0.0005-0.0006之间，主要是0.0006 结论：偏移offset较小的时候，直接使用limit较优。这个显然是子查询的原因。 2、offset大的时候。 select * from table1 limit 10000,10 多次运行，时间保持在0.0187左右 select * from table1 where id ＞=(select vid from table1 order by id limit 10000,1) limit 10 多次运行，时间保持在0.0061左右，只有前者的1/3。可以预计offset越大，后者越优。   存储路径选择 将表与表的索引分离存放。大表所对应的索引通常也比较大。一般来说，索引的数量是随着表记录的数量增加而增加，两者是接近于一个正比例的关系。所以，通常表的记录容量大的时候，索引数量也会很庞大。考虑把表和他的索引分别存储于不同的表空间中，甚至在条件允许的情况下，分别存储于不同的硬盘中。这么做的好处是什么呢?最大的好处是让索引比较容易的获得所需要的连续的存储空间，从而提高输入输入的效率。通俗的说，就是可以提高数据的查询效率。如不这么处理的话，查询大容量的记录的话，数据库可能需要花费30秒;而如此设计的话，就可能把时间缩短为10秒。这是一个很明显的性能改善。