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使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
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优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。
一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()； 就能获得总记录数。
在WHERE子句中使用UNION代替子查询。1 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。1 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。
与在一个UNIQUE索引、或一个PRIMARY KEY的WHERE子句一起使用的表，这里所有的索引部分使用一个常数表达式并且索引部分被定义为NOT NULL。
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。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。
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。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。
再附上一段关于Where子句的执行顺序：在用MySQL查询数据库的时候，连接了很多个用，发现非常慢。
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。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。
在Mysql6的版本上推出，用于优化查询。 在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。 优化超多分页场景。
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。
结果是，我们会发现那些没怎么优化的查询会导致磁盘上的临时存储空间是数据表自身存储空间的好几倍。而在对联合查询进行排序时，MySQL 可能会在查询执行过程中执行两次文件排序。
其实很简单 ，如果是想显示多个表的字段数据，子查询做不到，只能用连接查询。如果不想看多表数据，只想看某个表的字段，就用子查询即可。在传智播客guan 网视频库都看过关于这个的介绍，还有很多免费视频。
中间结果未经索引（除非已经显式保存到磁盘上然后创建索引），而且生成时通常不为查询计划中的下一个操作进行适当的排序。查询优化器只估计中间结果的大小。
对于 derived 派生表，优化器有如下策略选择：derived_merge，将派生表合并到外部查询中（7 引入 ）；将派生表物化为内部临时表，再用于外部查询。
除非迫不得已，不建议使用子查询，因为在几乎所有的sql语言中子查询都是效率很低的，并且mysql中的子查询在某些旧版本下面还有不少缺陷。直接连接查询，使用的是笛卡尔积的查询模式。
Mysql连接（join）查询 基本概念 将两个表的每一行，以“两两横向对接”的方式，所得到的所有行的结果。假设：表A有n1行，m1列；表B有n2行，m2列；则表A和表B“对接”之后，就会有：n1*n2行；m1+m2列。
那就可以当成临时表对他进行再次查询：exists 型子查询是指外层 sql 的结果，拿到内层 sql 去测试，如果内层 sql 成立，则该行取出。
SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。使用『临时表』缓存中间结果。
可以考虑的优化方式如下。尽量对较少的行进行排序。如果连接了多张表，ORDERBY的列应该属于连接顺序的第一张表。利用索引排序，如果不能利用索引排序，那么EXPLAIN查询语句将会看到有filesort。
先看下我们的表数据，有一些数据是重复的。要查找重复数据，我们可以使用mysql里的having语句，如图。执行这个语句后，我们可以看到现在的结果里显示的就是表中重复数据的字段。
MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表。
在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。
优化的查询语句绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。
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。
根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。
mysql使用select * limit offset， rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法： 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。
我们知道，MySQL 一直依赖对 count(*) 的执行很头疼。很早的时候，MyISAM 引擎自带计数器，可以秒回；不过 InnoDB 就需要实时计算，所以很头疼。
