mysql查询语句in和exists二者的区别和性能影响
1、适用表的类型不同。in是子查询为驱动表，外面的表为被驱动表，故适用于子查询结果集小而外面的表结果集大的情况。
2、性能影响的话，这个是没有固定那一个好，要针对自身条件来使用。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
3、\x0d\x0ain是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。\x0d\x0a如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
4、对于以上两种情况，in是在内存里遍历比较，而exists需要查询数据库，所以当B表数据量较大时，exists效率优于in。IN()语句内部工作原理 IN()只执行一次，它查出B表中的所有id字段并缓存起来。
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度
1、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。
2、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
3、比如常见查询为：select*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10；那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。
4、但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。可以使用where in的方式解决：带条件的查询：如果在分页查询中添加了where条件例如 type = a’这样的条件，sql变成 ：这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。
5、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
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。
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。
查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。
首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。
提高mysql查询效率的方法有哪些
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
如何跳过校验MySQL 7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种： 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery ！= 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。
\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
如果把语句改成select * from customer where zipcode”98000″，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度；1尽量明确的完成SQL语句，尽量少让数据库工作。比如写SELECT语句时，需要把查询的字段明确指出表名。
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