sql优化
复杂sql优化的方法及思路
复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。
然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。
下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。
1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。
在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。
（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。
（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。
2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。
在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用JOIN语句代替子查询。
（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用UNION操作符代替OR操作符。
（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用全文索引代替LIKE操作符。
3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。
在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用视图代替多个表。
（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用分表代替过多的字段。
（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用冗余字段代替过多的关联。
复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。
sql优化常用面试题
sql优化常用面试题SQL优化是数据库开发和维护中非常重要的一项工作。
在面试过程中，面试官通常会提出一些与SQL优化相关的问题，以下是一些常见的SQL优化面试题：1. 如何进行SQL优化？SQL优化可以通过以下几个方面实现：1.1. 索引优化：合理创建索引并保证索引的使用；1.2. 查询优化：使用合适的查询语句、减少不必要的查询、优化查询条件和排序等；1.3. 数据库设计优化：合理设计数据库结构，避免冗余字段和表，减少数据的存储和检索；1.4. 优化表结构：适当分割数据表，避免表过大，减少数据操作的时间；1.5. SQL语句优化：合理编写SQL语句，避免使用子查询、JOIN 操作等可能导致性能下降的语句。
2. 什么是索引？为什么要使用索引？索引是一种数据结构，用于加快数据库的检索速度。
通过将特定列上的索引值与实际数据进行映射，可以快速定位到包含指定数据的记录，提高查询效率。
索引的使用可以带来以下优点：- 加快数据检索速度：通过索引，数据库可以直接访问到符合查询条件的数据，加快查询速度；- 提高查询性能：索引可以减少数据库的扫描操作，降低系统资源的占用；- 支持唯一性约束：通过创建唯一索引，可以确保数据表中某些列的唯一性；- 支持排序：通过创建排序索引，可以直接按照索引顺序返回数据。
3. 什么是SQL执行计划？SQL执行计划是数据库执行SQL语句时生成的一种执行计划，用于指导数据库如何执行SQL查询。
执行计划是由数据库的查询优化器生成的，它会根据表结构、索引情况等因素评估查询的成本，并生成一种最优的执行计划。
SQL执行计划包括了查询语句的扫描方式、连接类型、索引使用情况等信息，有助于分析查询的性能瓶颈以及优化性能。
4. 如何通过查看SQL执行计划来进行优化？通过查看SQL执行计划，可以获取查询语句的执行细节，从而进行性能优化。
4.1. 扫描方式优化：通过查看执行计划中的扫描方式，可以了解查询是如何扫描表的（全表扫描、索引扫描等），针对不同的扫描方式，可以针对性地进行优化，如创建合适的索引、优化查询条件等。
sql优化面试题
sql优化面试题答案一：在进行SQL性能优化的时候，我们需要关注以下几个方面：1. 数据库结构优化：a. 合理设计表结构，避免过多冗余字段和无效索引的存在。
b. 设计适当的主键和外键，以提升查询效率。
c. 使用合适的数据类型，减少存储空间和提高查询性能。
2. 索引优化：a. 合理创建索引，对于经常用于查询的字段和JOIN操作的关联字段，可以考虑创建索引。
b. 避免创建过多的索引，因为索引的更新和维护也会带来性能开销。
c. 定期对索引进行优化和重建，以提高查询性能。
3. SQL查询优化：a. 使用合适的查询语句，避免使用过于复杂的SQL语句。
b. 避免使用SELECT *，只选取需要的字段，减少数据传输。
c. 调整查询顺序，优化JOIN操作的顺序和条件。
d. 避免使用子查询，可以将子查询转换为JOIN操作或者临时表的方式实现。
e. 尽量减少数据库访问次数，使用批量操作替代逐条操作。
4. 数据库配置优化：a. 合理配置数据库连接池，避免过多的空闲连接和频繁的连接创建。
b. 调整数据库参数，如缓存大小、并发连接数等，以适应具体的应用场景。
5. SQL语句调优：a. 使用Explain分析SQL语句执行计划，根据执行计划来优化查询语句。
b. 使用合适的JOIN方式，避免全表扫描和笛卡尔积等低效操作。
c. 避免使用OR条件，可以使用IN或者UNION替代。
d. 使用LIMIT限制返回的行数，避免返回大量无用数据。
6. 数据库缓存优化：a. 合理利用数据库缓存，缓存经常使用的查询结果和数据。
b. 使用合适的缓存策略，如LRU（最近最少使用）等。
综上所述，SQL优化不是一蹴而就的任务，需要我们综合考虑数据库结构、索引、查询语句、数据库配置以及缓存等各个方面的优化策略。
只有全面考虑并有针对性地进行优化，才能提升数据库的性能和响应速度。
答案二：在面试中，SQL优化是一个常见的话题。
下面我将介绍一些SQL 优化的面试题及其解答：1. 什么是SQL优化，为什么需要进行SQL优化？SQL优化是通过调整和优化SQL语句的结构、索引和查询方式，以提升数据库的性能和响应速度。
如何进行SQL调优
如何进行SQL调优SQL调优是优化数据库性能的一个重要步骤。
通常情况下，优化SQL查询的效率会使整个系统的性能得到提升。
在这篇文章中，我们将探讨如何进行SQL调优。
一、分析SQL语句首先，我们需要分析SQL查询语句。
如果SQL查询不正确或不充分，则不可能实现有效的调优。
我们需要了解查询的目的、查询的表、所需的数据以及查询的条件等等。
在分析查询语句时，我们需要关注以下几个方面：1.查询完成的时间是否满足需求；2.过滤条件是否合适；3.表之间的关系是否正确；4.是否使用了合适的索引；5.查询中使用了哪些函数；6.是否将复杂的查询分解为简单的查询；7.是否存在重复数据；8.是否使用了动态语句。
二、优化数据表结构第二个优化策略是优化数据表结构。
优化数据表结构可以使查询更快并减少查询时间。
以下是一些优化数据表结构的建议：1.将表拆分为更小的表；2.对于大型的表，可以使查询更快，更好地维护和管理；3.添加数据到表中时，使用批量插入而不是单独插入；4.为表的主键添加索引；5.使用适当的数据类型；6.删除不必要的列；7.标准化表设计。
三、使用优化查询技术第三个优化策略是使用优化查询技术。
以下是一些优化查询技术的建议：1.使用预编译语句；2.使用存储过程；3.将大的表拆分为小表；4.优化查询过程中使用的函数；5.范围查询的优化技术；6.优化复杂查询；7.熟悉查询缓存的工作原理；8.使用正确的JOIN语句。
四、使用合适的索引使用合适的索引是第四个优化策略。
索引是用于查找表中数据的一种结构。
以下是一些使用索引的建议：1.只有在需要时才使用索引；2.使用准确性为索引提供数据；3.使用索引可以使查询更快，但也会增加插入和修改的时间；4.对于大型表，使用索引可以显著提高性能；5.使用覆盖索引；6.避免使用不规范的索引；7.使用联合索引；8.使用优化查询缓存。
五、优化数据库服务器优化数据库服务器是第五个优化策略。
以下是一些优化服务器的建议：1.选择正确的硬件；2.选择正确的操作系统；3.使用正确的配置参数；4.配置正确的缓存大小；5.使用内存表代替磁盘表；6.合理设置自动增量字段；7.优化写和读的优化区域；8.备份和压缩数据。
SQL优化工具及使用技巧介绍
SQL优化工具及使用技巧介绍SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。
然而，随着业务的发展和数据量的增长，SQL查询的性能可能会受到影响。
为了提高SQL查询的效率，出现了许多SQL优化工具。
本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。
一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具，它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。
通过使用Explain Plan命令，我们可以查看SQL查询的执行计划，了解SQL语句是如何被执行的，从而找到性能瓶颈并进行优化。
2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作，如查询语句和存储过程的执行情况等。
通过使用SQL Server Profiler，我们可以找到数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作，如查询语句的执行情况、锁的状态等。
通过使用MySQL Performance Schema，我们可以深入了解数据库的性能问题，并对其进行优化。
二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。
在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。
通常，我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。
同时，还应注意索引的维护和更新，避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。
2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描，如果表中数据量较大，查询性能会受到较大影响。
通过分析SQL语句的执行计划优化SQL
通过分析SQL语句的执行计划优化SQL
1.确定问题SQL：首先要确定哪个SQL语句是需要优化的，可以根据
数据库性能监控或慢查询日志等方式来定位。
2.分析执行计划：执行计划是数据库查询优化的关键，通过分析执行
计划可以了解SQL查询使用的索引、连接方式、数据访问路径等重要信息。
3.选择合适的索引：根据执行计划中的信息，考虑是否需要添加或修
改索引。
适当的索引可以大大提高查询性能，但是过多或不合适的索引也
会拖慢性能。
4.避免全表扫描：全表扫描是非常低效的操作，可以通过添加合适的
索引来避免全表扫描，或者优化查询条件使得数据库可以利用索引进行查询。
5.利用查询缓存：数据库中可能存在查询缓存，可以将频繁查询的SQL语句缓存起来，提高查询性能。
6.合理使用子查询：子查询可以增加数据访问的复杂性，需要谨慎使用。
可以重写SQL语句，将子查询转换为连接查询或者使用临时表等方式
避免子查询的使用。
7.调整SQL语句的顺序：在复杂的SQL语句中，表的连接顺序会影响
查询性能。
可以通过调整表的连接顺序，使得执行计划更为高效。
8.数据库优化：除了优化SQL语句，还可以从数据库本身进行优化，
比如调整数据库的参数配置，增加硬件资源等方式来提高数据库性能。
总之，通过分析SQL语句的执行计划，结合合适的索引和优化技巧，
可以大大提高SQL查询的性能。
sql优化的原则
sql优化的原则摘要：1.SQL 优化的概念2.SQL 优化的原则a.尽量减少SELECT 查询返回的数据量b.避免在WHERE 子句中使用函数c.使用INNER JOIN 代替子查询d.使用连接（JOIN）时注意顺序e.避免使用SELECT *f.使用LIKE 时避免使用通配符g.使用EXPLAIN 分析查询执行计划3.总结正文：SQL 优化是数据库管理员和开发人员的一项重要任务，目的是提高查询性能，减少查询时间。
本文将介绍SQL 优化的原则，帮助读者更好地理解和优化SQL 查询。
首先，我们需要了解SQL 优化的概念。
SQL 优化是指对SQL 查询进行调整，以提高查询性能和效率。
优化的目标是减少查询执行时间，提高数据库的响应速度。
接下来，我们来介绍SQL 优化的原则。
1.尽量减少SELECT 查询返回的数据量在编写SQL 查询时，应尽量只选择需要的字段，避免使用SELECT *。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
2.避免在WHERE 子句中使用函数在WHERE 子句中使用函数会导致索引失效，从而降低查询性能。
如果必须使用函数，可以考虑将函数应用到常量上，而不是表列上。
3.使用INNER JOIN 代替子查询在可能的情况下，使用INNER JOIN 代替子查询可以提高查询性能。
子查询可能导致查询执行多次，而INNER JOIN 可以在一次查询中完成。
4.使用连接（JOIN）时注意顺序当使用连接（JOIN）时，应尽量让驱动表（记录数较少的表）放在左侧。
这样可以让数据库优化器更有效地过滤掉不需要的记录。
5.避免使用SELECT *只选择需要的字段，避免使用SELECT *。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
6.使用LIKE 时避免使用通配符在编写LIKE 查询时，应避免使用通配符（如%）。
通配符会导致全表扫描，从而降低查询性能。
如果必须使用通配符，可以考虑使用前缀匹配，或者使用全文索引。
7.使用EXPLAIN 分析查询执行计划使用EXPLAIN 命令可以查看查询的执行计划，从而了解查询是如何执行的。
一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手？
一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。
以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。
在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。
通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。
2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。
缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。
可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。
注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。
3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。
但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。
4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。
慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。
5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。
有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。
6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。
7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。
不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。
8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。
尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。
9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。
在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。
同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。
oracle sql优化常用的15种方法
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。
尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
sql语句优化面试题
sql语句优化面试题在数据库开发和优化领域，SQL语句优化是一个重要的话题。
随着数据量的增长，SQL查询性能的优化变得尤为重要。
本文将介绍一些常见的SQL语句优化面试题，并提供一些解析和最佳实践。
1. 什么是SQL语句优化？SQL语句优化是为了提高数据库查询性能而对SQL查询语句进行的一系列改进和调整的过程。
通过对SQL查询进行优化，可以减少数据库的负载，加快查询速度，提升应用程序的性能。
2. SQL语句优化的方法有哪些？- 索引优化：为表中的关键列创建索引，并确保索引被合理地使用。
- 查询重写：通过改变查询方式或者重写查询语句，使其更加高效。
- 视图优化：使用视图来优化复杂的查询，减少重复性的计算和读取操作。
- 表分区：根据数据特性和查询模式将表划分成多个分区，提高查询效率。
- 缓存优化：通过使用缓存技术，减少对数据库的访问次数，加快查询速度。
3. 请列举一些常见的SQL查询性能问题。
- 缺乏合适的索引导致全表扫描，查询速度慢。
- 过多的连接操作导致查询复杂度高。
- 子查询嵌套层次过多，增加查询开销。
- 数据库统计信息不准确，导致查询优化器做出错误的执行计划。
- 数据库设计模型不合理，导致查询需要多次关联多个表。
4. 如何通过索引优化来提高查询性能？- 确保重要的查询列都有索引，特别是在WHERE和JOIN子句中经常使用的列。
- 避免在索引列上进行函数、计算或者转换操作，这会导致索引失效。
- 确保索引的列的顺序和查询条件的顺序一致，可以减少索引树的搜索次数。
- 如果一次查询中需要访问的数据较少，可以使用覆盖索引来避免对表的访问。
5. 如何避免SQL注入攻击？- 使用参数化查询或者预编译语句，将用户输入的数据作为参数传递给SQL查询。
- 对输入进行严格的合法性验证，过滤掉潜在的恶意字符。
- 使用ORM框架或者存储过程等抽象层来处理SQL查询，减少直接操作数据库的风险。
6. 如何优化复杂查询？- 尽量避免使用嵌套查询，可以使用关联查询或者临时表来替代。
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sql优化1. 优化SQL步骤1. 通过show status和应用特点了解各种SQL的执行频率通过SHOW STATUS 可以提供服务器状态信息，也可以使用mysqladmin extende d-status 命令获得。
SHOW STATUS 可以根据需要显示session 级别的统计结果和global级别的统计结果。
如显示当前session：SHOW STATUS like "Com_%"; 全局级别：show global status;以下几个参数对Myisam 和Innodb 存储引擎都计数：1. Com_select 执行select 操作的次数，一次查询只累加1 ；2. Com_insert 执行insert 操作的次数，对于批量插入的insert 操作，只累加一次；3. Com_update 执行update 操作的次数；4. Com_delete 执行delete 操作的次数；以下几个参数是针对Innodb 存储引擎计数的，累加的算法也略有不同：1. Innodb_rows_read select 查询返回的行数；2. Innodb_rows_inserted 执行Insert 操作插入的行数；3. Innodb_rows_updated 执行update 操作更新的行数；4. Innodb_rows_deleted 执行delete 操作删除的行数；通过以上几个参数，可以很容易的了解当前数据库的应用是以插入更新为主还是以查询操作为主，以及各种类型的SQL大致的执行比例是多少。
对于更新操作的计数，是对执行次数的计数，不论提交还是回滚都会累加。
对于事务型的应用，通过Com_commit 和Com_rollback 可以了解事务提交和回滚的情况，对于回滚操作非常频繁的数据库，可能意味着应用编写存在问题。
此外，以下几个参数便于我们了解数据库的基本情况：1. Connections 试图连接 MySQL 服务器的次数2. Uptime 服务器工作时间3. Slow_queries 慢查询的次数2. 定位执行效率较低的SQL语句可以通过以下两种方式定位执行效率较低的SQL 语句：1. 可以通过慢查询日志定位那些执行效率较低的sql 语句，用--log-slow-queries[=file_name] 选项启动时，mysqld 写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL 语句的日志文件。
可以链接到管理维护中的相关章节。
2. 使用show processlist查看当前MYSQL的线程，命令慢查询日志在查询结束以后才纪录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题，可以使用show processlist 命令查看当前MySQL 在进行的线程，包括线程的状态，是否锁表等等，可以实时的查看SQL 执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。
3. 通过EXPLAIN 分析低效SQL的执行计划：通过以上步骤查询到效率低的SQL 后，我们可以通过explain 或者desc 获取MySQL 如何执行SELECT 语句的信息，包括select 语句执行过程表如何连接和连接的次序。
2. MySQL索引1. mysql如何使用索引索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。
对相关列使用索引是提高SELECT 操作性能的最佳途径。
查询要使用索引最主要的条件是查询条件中需要使用索引关键字，如果是多列索引，那么只有查询条件使用了多列关键字最左边的前缀时（前缀索引），才可以使用索引，否则将不能使用索引。
下列情况下，Mysql 不会使用已有的索引：1、如果mysql 估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。
例如：如果key_part 1均匀分布在1 和100 之间，下列查询中使用索引就不是很好：SELECT * FROM table_name where key_part1 > 1 and key_part1 < 902、如果使用 heap 表并且where 条件中不用＝索引列，其他> 、< 、>= 、<= 均不使用索引（MyISAM 和innodb表使用索引）；3、使用or分割的条件，如果or前的条件中的列有索引，后面的列中没有索引，那么涉及到的索引都不会使用。
4、如果创建复合索引，如果条件中使用的列不是索引列的第一部分；（不是前缀索引）4、如果like 是以％开始；5、对where 后边条件为字符串的一定要加引号，字符串如果为数字mysql 会自动转为字符串，但是不使用索引。
2. 查看索引使用情况如果索引正在工作，Handler_read_key 的值将很高，这个值代表了一个行被索引值读的次数，很低的值表明增加索引得到的性能改善不高，因为索引并不经常使用。
Handler_read_rnd_next 的值高则意味着查询运行低效，并且应该建立索引补救。
这个值的含义是在数据文件中读下一行的请求数。
如果你正进行大量的表扫描，该值较高。
通常说明表索引不正确或写入的查询没有利用索引。
语法：mysql> show status like 'Handler_read%';1. 查询进行优化，应尽量避免全表扫描对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及order by 涉及的列上建立索引.尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描：·使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布。
·对扫描的表使用FORCEINDEX告知MySQL，相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时。
SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name；·用--max-seeks-for-key=1000选项启动mysqld或使用SET max_seeks_for_key=1000告知优化器假设关键字扫描不会超过1,000次关键字搜索。
1). 应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is nullNULL对于大多数数据库都需要特殊处理，MySQL也不例外，它需要更多的代码，更多的检查和特殊的索引逻辑，有些开发人员完全没有意识到，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。
即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。
也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
任何在where 子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
此例可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=02). 应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。
可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。
例如:SELECT id FROM t WHERE col LIKE 'Mich%'; # 这个查询将使用索引，SELECT id FROM t WHERE col LIKE '%ike'; #这个查询不会使用索引。
3). 应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以使用UNION合并查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20在某些情况下，or条件可以避免全表扫描的。
1 .where 语句里面如果带有or条件, myisam表能用到索引，innodb不行。
2 .必须所有的or条件都必须是独立索引4) .in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：Select id from t where num between 1 and 35).下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%' 或者select id from t where name like '%abc' 或者若要提高效率，可以考虑全文检索。
而select id from t where name like 'abc%' 才用到索引7). 如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8). 应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where num/2=100应改为: select id from t where num=100*29). 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where substring(name,1,3)='abc' --nameselect id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id 应改为:select id from t where name like 'abc%'select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'10).不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。