查詢優化

習題預習

1. 如何使用索引來優化查詢效率？
2. 怎樣編寫SQL查詢才能有效的減少資料庫的I/O負載？
3. 什麼是SQL語句的代價估算，如何使用它來最小化查詢成本？
4. 如何進行分區表的設計，以便最大程度地優化查詢效率？
5. 如何使用自適應查詢處理來動態優化SQL查詢性能？

說明知識

Query optimization是指將複雜的查詢轉換為更有效率的方式，以提高數據庫查詢的執行速度和性能。主要的目標是減少查詢所需的處理時間和計算成本，同時保持查詢結果的正確性。

舉例來說，一個簡單的查詢可以是SELECT * FROM Customers WHERE Country = ‘USA’，如果數據庫中的客戶數量很大，執行這條查詢可能需要很長時間。在這種情況下，可以通過創建索引來優化查詢。在這種情況下，可以為國家字段創建一個索引，這樣查詢就可以選擇索引而不是全表掃瞄。這會大大減少所需的處理時間。

另一個例子是在查詢中使用 JOIN 操作。JOIN 操作是一種複雜的操作，可以消耗大量計算資源。對於使用 JOIN 操作的查詢，可以通過優化數據庫中的索引來改進性能。這些索引可以幫助確定如何操作表和表之間的關係，從而減少計算時間。

總體而言，Query optimization涉及各種技術和理念，包括索引優化、指令結構優化、參數優化等等。通過這些優化方式，可以大大提高數據庫系統的處理效率，使用戶可以更快地獲取要查詢的信息。

彙總重點

1. 執行計劃的優化：通過分析查詢語句，數據庫管理系統可以通過優化執行計劃來提高查詢性能。優化執行計劃的目標是選擇最佳執行計劃以最小化查詢時間。

2. 索引的使用：索引是數據庫管理系統中實現快速查詢的機制。優化查詢時，可以考慮添加索引以提高查詢性能。

3. 數據表設計的優化：通過合理的數據表設計，可以最小化查詢的時間和資源消耗。

4. 優化查詢語句：查詢語句是最基本的查詢工具，通過優化查詢語句可以最大限度地提高查詢效率。

5. 避免使用全表掃瞄：全表掃瞄是一種效率低下的查詢方式，優化查詢的關鍵是避免全表掃瞄。

6. 選擇適當的存儲引擎：不同的存儲引擎對性能有不同的影響，因此選擇適合數據量和查詢需求的存儲引擎也是優化查詢的重要手段之一。

7. 確保MySQL服務器的性能：服務器性能對查詢性能有直接影響，因此確保MySQL服務器的性能是優化查詢效率的基礎。

知識測驗

1. 求出一個資料表中，每個不同的類型(type)的平均價格(price)，欄位名稱為avg_price。

答案：
SELECT type, AVG(price) AS avg_price
FROM table
GROUP BY type;

2. 找出一個資料表中，最小日期(date)和最大日期(date)之間的資料，以date為排序依據。

答案：
SELECT *
FROM table
WHERE date BETWEEN MIN(date) AND MAX(date)
ORDER BY date;

3. 針對一個資料表，找出所有price小於等於1000且type等於’A’的資料，以price為排序依據。

答案：
SELECT *
FROM table
WHERE price <= 1000 AND type = ‘A’
ORDER BY price;

4. 找出一個資料表中，出現最多次的type，欄位名稱為most_common_type。

答案：
SELECT type AS most_common_type
FROM table
GROUP BY type
ORDER BY COUNT(*) DESC
LIMIT 1;

5. 假設有兩個資料表(table_1和table_2)，各自有id和name欄位，找出table_1中與table_2中都有的name，並按照id排序。

答案：
SELECT table_1.id, table_1.name
FROM table_1
INNER JOIN table_2 ON table_1.name = table_2.name
ORDER BY table_1.id;