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1、where优化主要是在SELECT中，因为他们最主要是在那里使用，但是同样的优化也可被用于DELETE和UPDATE语句。 但请注意，下面的优化并不是完全的。
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2、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。
3、mysql中大数据查询优化的方法：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。
4、设置缓存1like效率较低，尽量采用不同的sql查询1 在where后面的字段中尽量不要采用运算和使用mysql中的函数，例如LOWER()等。
5、尽管它会使用索引来找到记录来匹配 WHERE 子句。
1、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。
2、现在往里面填充数据，填充1 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。
3、mysql中大数据查询优化的方法：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。
选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。
MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。因为MySQL内部使用大量64位的整数，64位的CPU将提供更好的性能。
FROM books WHERE name＞=MySQLand name＜MySQM最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。