MySQL如何测试性能_MySQL性能测试与查询优化分析教程-mysql教程-PHP中文网

MySQL性能优化需先通过sysbench、TPCC-MySQL、JMeter等工具进行性能测试，明确瓶颈；再利用EXPLAIN分析执行计划，重点观察type、key、rows、Extra等字段，定位全表扫描或排序问题；最后通过创建覆盖索引、遵循最左前缀原则、避免索引失效、重写SQL减少SELECT *、优化分页等方式针对性优化，形成测试-分析-优化闭环。

mysql如何测试性能_mysql性能测试与查询优化分析教程

MySQL的性能测试和查询优化，说白了，就是一场侦探游戏和一场精雕细琢的工艺活。你得先找到那些拖后腿的“罪犯”——慢查询和瓶颈，然后运用各种工具和经验，把它们“改造”成高效的“模范公民”。这不仅仅是技术活，更需要对业务场景和数据模式有深刻的理解，才能真正做到有的放矢，让数据库跑得又快又稳。

解决方案

要系统性地提升MySQL的性能，我们通常会遵循一个迭代的循环：测试 -> 分析 -> 优化 -> 再测试。这就像是医生给病人看病，先诊断，再开药，然后看疗效。

首先是性能测试。这可不是随便跑几个SQL就完事儿。我们需要模拟真实的用户负载，观察数据库在压力下的表现。这包括：

明确测试目标： 你到底想测什么？是高并发下的响应时间？还是特定复杂查询的执行效率？是读多写少，还是读写均衡？目标越清晰，测试结果越有指导意义。
搭建接近生产的环境： 测试环境的数据量、硬件配置、网络延迟，都应该尽量与生产环境保持一致。否则，测试结果可能毫无参考价值。我见过太多在开发环境跑得飞快，一上线就跪的例子。
选择合适的测试工具： 针对不同的测试目标，有不同的“趁手兵器”。比如
```
sysbench
```
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适合测数据库底层性能，
```
TPCC-MySQL
```
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模拟更真实的OLTP场景，而
```
JMeter
```
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或
```
Locust
```
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则更侧重应用层面的负载测试。
定义关键指标： 不仅仅是QPS（每秒查询数）和TPS（每秒事务数），更要关注延迟（特别是95%或99%分位延迟）、CPU利用率、内存使用、磁盘I/O和网络带宽。这些数据能告诉你瓶颈可能在哪里。
建立基线： 在做任何优化之前，先跑一次测试，记录下当前性能数据，这会是你衡量优化效果的“参照物”。没有基线，你都不知道自己是进步了还是退步了。

接下来是查询优化。这是性能提升的核心环节，需要你像个老中医一样，望闻问切。

定位慢查询：
```
slow_query_log
```
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是你的第一手资料，配合
```
pt-query-digest
```
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这样的工具，能快速找出那些耗时最长、执行次数最多的“罪魁祸首”。
使用
EXPLAIN
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分析：对每一个可疑的慢查询，用
```
EXPLAIN
```
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命令去看看MySQL是怎么执行它的。它走了哪些索引？扫描了多少行？有没有用到临时表或文件排序？这就像是看X光片，能让你洞察查询的内部结构。
索引优化： 索引是提升查询速度最有效、最直接的手段。选择合适的索引类型，创建覆盖索引，利用复合索引的最左前缀原则，避免索引失效的陷阱。这块儿学问可大了，稍不留神就可能适得其反。
SQL语句重写： 有时候，换个写法就能带来质的飞跃。比如，减少
```
SELECT *
```
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，只取需要的列；合理使用
```
JOIN
```
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替代子查询；优化
```
WHERE
```
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子句的条件顺序；对大偏移量分页进行优化等等。
数据库结构优化： 适当的范式化或反范式化，选择最合适的数据类型，避免使用
```
NULL
```
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字段（如果可以），都是从根本上提升性能的手段。
服务器配置调优： 调整
```
my.cnf
```
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中的参数，比如
```
innodb_buffer_pool_size
```
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（InnoDB最重要的参数）、
```
max_connections
```
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、
```
tmp_table_size
```
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等，这些能让数据库更好地利用系统资源。
应用层优化： 数据库再快，如果应用层设计不合理，也会拖后腿。连接池、缓存（Redis、Memcached）、合理的ORM使用，都是应用层可以发力的地方。

这整个过程，往往不是一蹴而就的。你可能优化了一个地方，又发现新的瓶颈，需要不断地重复测试、分析、优化。这需要耐心，也需要经验。

MySQL性能测试常用的工具有哪些？它们各自的侧重点是什么？

在MySQL性能优化的征途上，手头有几件趁手的工具那是必须的。每种工具都有其独特的“脾气”和专长，用对了地方，事半功倍。

我们常说的

sysbench

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，它就像一个健身教练，能帮你测试MySQL的“体能极限”。它能模拟CPU、内存、文件I/O以及各种OLTP（在线事务处理）负载，比如读写混合、只读、只写等场景。它的优点是轻量级、易于上手，能快速搭建测试环境，帮你了解数据库在不同负载下的原始吞吐量和延迟。但它通常只关注数据库本身，不太涉及应用层面的逻辑。

再复杂一点，有

TPCC-MySQL

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。这个工具是基于TPC-C基准测试标准实现的，模拟的是一个更真实的商业交易场景，比如订单处理、库存管理等。相比

sysbench

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的“通用体能测试”，

TPCC-MySQL

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更像是一场“模拟实战演习”，它能更准确地反映数据库在复杂业务逻辑下的表现，比如事务的并发处理能力。如果你想评估你的数据库在电商、金融等重事务场景下的性能，

TPCC-MySQL

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会给你更贴近实际的答案。

而当你的目光从数据库本身转向整个应用系统时，

JMeter

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、Locust
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或者 K6
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这样的工具就派上用场了。它们是应用层面的负载测试工具，可以模拟大量用户并发访问你的Web服务、API接口。它们不仅会触达数据库，还会经过你的应用服务器、网络层等。通过这些工具，你能发现应用代码、网络配置、甚至是前端渲染可能带来的性能问题。它们提供的是一个更宏观、更贴近用户真实体验的性能视图。

当然，还有我们数据库管理员的“瑞士军刀”——

pt-query-digest

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。这个工具是Percona Toolkit中的一员，它的主要任务是“审讯”你的慢查询日志（

slow_query_log

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）。它能把那些零散的慢查询记录，汇总、分析、排序，告诉你哪些SQL语句最耗时、执行频率最高、扫描了最多行。这对于定位生产环境中的实际瓶颈，简直是神器。我通常会定期用它来审查数据库的“健康状况”。

最后，别忘了MySQL自带的“透视眼”——

EXPLAIN

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命令。这个命令虽然不能进行负载测试，但它能让你深入了解单条SQL语句的执行计划。它会告诉你MySQL打算如何执行你的查询，包括使用了哪些索引、扫描了多少行、是否需要临时表或文件排序等。它是你优化具体SQL语句时的得力助手，能帮你判断索引是否生效，查询是否高效。

除了这些，还有像 Prometheus + Grafana 这样的监控组合，它们能实时收集并可视化数据库的各项指标，让你对数据库的运行状态一目了然。它们虽然不直接进行性能测试，但却是性能分析和优化的“眼睛”，让你能持续观察优化效果，及时发现新的问题。

如何通过

EXPLAIN

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命令深入分析SQL查询的性能瓶颈？

EXPLAIN

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命令，就像是给SQL查询做一次“CT扫描”，它能把MySQL执行查询的内部逻辑和计划摊开来给你看。理解它的输出，是优化SQL查询的关键一步。

你只需要在任何

SELECT

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、

INSERT

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、

UPDATE

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、

DELETE

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语句前加上

EXPLAIN

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关键字，比如

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

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，然后MySQL就会返回一个表格，里面包含了执行计划的详细信息。

这里有几个核心的列，是我们分析瓶颈时必须重点关注的：

```
id
```
登录后复制
和
select_type
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：
```
id
```
登录后复制
表示查询中各个操作的执行顺序，数字越大越先执行，如果
```
id
```
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相同，则从上到下执行。
```
select_type
```
登录后复制
则指明了查询的类型，比如
```
SIMPLE
```
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（简单查询）、
```
PRIMARY
```
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（最外层查询）、
```
SUBQUERY
```
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（子查询）、
```
UNION
```
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（联合查询）等。了解这些能帮你理清复杂查询的执行逻辑。

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```
table
```
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：告诉你是哪个表正在被访问。这看起来简单，但在多表关联时，能帮你确认表的访问顺序。
```
type
```
登录后复制
：这是
```
EXPLAIN
```
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输出中最重要的列之一，它表示了MySQL如何查找表中的行。它的值从好到坏大致是：
```
const
```
登录后复制
>
```
eq_ref
```
登录后复制
>
```
ref
```
登录后复制
>
```
range
```
登录后复制
>
```
index
```
登录后复制
>
```
ALL
```
登录后复制
。
- ```
const
```
  登录后复制
  ：通过主键或唯一索引查找，且只有一行匹配。这是最快的，几乎是常数时间。
- ```
eq_ref
```
  登录后复制
  ：用于联接查询，主键或唯一索引的所有部分都被用于联接。
- ```
ref
```
  登录后复制
  ：使用非唯一性索引或唯一性索引的部分前缀进行查找。
- ```
range
```
  登录后复制
  ：索引范围扫描，比如
```
WHERE id BETWEEN 10 AND 20
```
  登录后复制
  或
```
WHERE id > 10
```
  登录后复制
  。比全表扫描好得多。
- ```
index
```
  登录后复制
  ：全索引扫描，MySQL遍历整个索引来查找数据。比
```
ALL
```
  登录后复制
  好，因为索引通常比数据文件小，且是顺序访问。
- ```
ALL
```
  登录后复制
  ：全表扫描。这是最糟糕的情况，意味着MySQL需要遍历整个表来找到匹配的行。如果在大表上看到
```
ALL
```
  登录后复制
  ，那基本上就是性能瓶颈的根源了。
```
possible_keys
```
登录后复制
和
key
登录后复制
：
```
possible_keys
```
登录后复制
列出了MySQL可能选择的索引，而
```
key
```
登录后复制
则是MySQL实际选择使用的索引。如果
```
key
```
登录后复制
是
```
NULL
```
登录后复制
，那说明没有使用任何索引，这通常是个大问题。
```
key_len
```
登录后复制
：表示MySQL实际使用的索引长度。对于复合索引，这个值能帮你判断索引的哪些部分被使用了。
```
rows
```
登录后复制
： MySQL估计需要扫描的行数。这个值越小越好，它直接反映了查询的效率。如果
```
rows
```
登录后复制
值非常大，即使
```
type
```
登录后复制
不是
```
ALL
```
登录后复制
，也可能意味着查询效率不高。
```
filtered
```
登录后复制
： MySQL 5.7及以后版本新增的，表示在查询中通过表条件过滤出的行数的百分比。这个值越高越好，意味着MySQL在扫描后过滤掉了越少的行。
```
Extra
```
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：这一列包含了额外的信息，通常是优化查询的关键线索：
- ```
Using filesort
```
  登录后复制
  ：非常糟糕！这意味着MySQL需要对结果进行外部排序，通常会使用磁盘文件，效率很低。通常是
```
ORDER BY
```
  登录后复制
  或
```
GROUP BY
```
  登录后复制
  语句没有合适的索引导致。
- ```
Using temporary
```
  登录后复制
  ：同样糟糕！表示MySQL需要创建一张临时表来处理查询，比如
```
GROUP BY
```
  登录后复制
  或
```
DISTINCT
```
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  操作。这会消耗内存甚至磁盘I/O。
- ```
Using index
```
  登录后复制
  ：非常好！表示查询所需的所有数据都可以从索引中获取，无需回表查询数据行。这被称为“覆盖索引”。
- ```
Using where
```
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  ：表示MySQL会根据
```
WHERE
```
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  条件对结果进行过滤。
- ```
Using index condition
```
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  ：MySQL 5.6引入的“索引条件下推”（Index Condition Pushdown, ICP）优化。它表示MySQL在存储引擎层就对索引进行条件过滤，而不是将所有符合索引条件的行都返回给服务器层再过滤。

举个例子，如果你看到一个查询的

type

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是

ALL

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，

rows

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巨大，并且

Extra

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包含了

Using filesort

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或

Using temporary

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，那么恭喜你，你找到一个急需优化的慢查询了！下一步就是针对性地创建或调整索引，或者重写SQL语句。

针对常见的慢查询问题，有哪些实用的优化策略和技巧？

慢查询是数据库性能的头号杀手，但幸运的是，大部分慢查询都有章可循，可以通过一系列行之有效的策略和技巧来解决。

1. 索引优化是永恒的主题

这是最直接、最有效的优化手段，没有之一。

选择合适的索引类型： 大部分情况下，InnoDB存储引擎都使用B-tree索引。你需要确保查询的
```
WHERE
```
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、
```
ORDER BY
```
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、
```
GROUP BY
```
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子句中的列都有合适的索引。
创建覆盖索引 (Covering Index)： 如果一个查询的所有列（
```
SELECT
```
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和
```
WHERE
```
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子句中）都能在索引中找到，MySQL就不需要回表查询数据行，直接从索引中返回结果。这能极大地提升查询速度。比如
```
SELECT id, name FROM users WHERE age > 18
```
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，如果你有一个复合索引
```
(age, id, name)
```
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，这就是一个覆盖索引。
合理使用复合索引 (Composite Index)： 当查询条件涉及多个列时，考虑创建复合索引。但要记住“最左前缀原则”，即索引的第一个列必须在查询条件中出现，索引才能生效。例如，索引
```
(col1, col2, col3)
```
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可以用于
```
WHERE col1 = X
```
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，也可以用于
```
WHERE col1 = X AND col2 = Y
```
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，但不能单独用于
```
WHERE col2 = Y
```
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。
避免索引失效： 这是个大坑。
- 在索引列上使用函数：
```
WHERE DATE(created_at) = '2023-01-01'
```
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  会导致索引失效，因为MySQL需要计算每个
```
created_at
```
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  的
```
DATE
```
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  值。应该改为
```
WHERE created_at >= '2023-01-01' AND created_at < '2023-01-02'
```
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  。
- ```
LIKE '%keyword'
```
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  ：前导模糊匹配会导致索引失效，因为索引是按从左到右的顺序排列的。
```
LIKE 'keyword%'
```
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  可以利用索引。
- 使用
```
OR
```
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  连接条件：除非
```
OR
```
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  连接的所有条件都能走索引，否则整个查询可能导致全表扫描。有时可以考虑拆分成多个
```
UNION ALL
```
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  查询。
- 数据类型不匹配导致的隐式转换：比如
```
WHERE id = '123'
```
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  ，如果
```
id
```
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  是
```
INT
```
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  类型，MySQL可能会进行类型转换，导致索引失效。
- 使用
```
!=
```
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  或
```
NOT IN
```
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  ：这些操作通常会使索引失效，导致全表扫描。

2. SQL查询语句的艺术性重写

很多时候，换一种表达方式，性能就能天差地别。

*减少 `SELECT `：** 只选择你真正需要的列，可以减少数据传输量，尤其是在使用覆盖索引时效果更明显。
优化
JOIN
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操作：确保
```
JOIN
```
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条件上的列都有索引。理论上，MySQL优化器会选择最优的
```
JOIN
```
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顺序，但了解“小表驱动大表”的原则总是有帮助的。
避免在
WHERE
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子句中使用复杂表达式或函数：尽量保持
```
WHERE
```
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子句的简洁，让索引能够直接命中。例如，
```
WHERE col + 1 = 10
```
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应该改写为
```
WHERE col = 9
```
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。
分页优化：
```
LIMIT offset, count
```
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在
```
offset
```
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很大的时候性能会非常差，因为它需要扫描
```
offset + count
```
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行，然后丢弃
```
offset
```
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行。一种常见优化方式是利用上次查询的
```
id
```
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：
```
SELECT * FROM table WHERE id > (last_id_from_previous_page) ORDER BY id LIMIT count
```
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。
UNION ALL
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vs
UNION
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：如果你确定结果集中没有重复行，或者不关心重复行，使用
```
UNION ALL
```
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会比
```
UNION
```
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快得多，因为
```
UNION
```
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需要额外的去重操作。

3. 数据库结构设计与优化

从根本上解决问题，有时需要调整数据库结构。

选择合适的数据类型： 使用尽可能小的数据类型，比如
```
TINYINT
```
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代替
```
INT
```
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（如果数值范围允许），
```
VARCHAR(100)
```
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代替
```
VARCHAR(255)
```
登录后复制
。这可以减少磁盘I/O和内存消耗。
**

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