一通骚操作，我把SQL执行效率提高了10000000倍！

先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);CREATE index sc_score_index on SC(score); 

再执行查询：

SELECT    s.*FROM    (        SELECT            *        FROM            SC sc        WHERE            sc.c_id = 0        AND sc.score = 100    ) tINNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id 

执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍

执行计划：

我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。

那么再来执行下sql

SELECT s.* from 
Student s 
INNER JOIN SC sc 
on sc.s_id = s.s_id 
where sc.c_id=0 and sc.score=100 

执行时间0.001s

执行计划：

这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。

最近又重新导入一些生产数据，经测试发现，前几天优化完的sql执行效率又变低了

调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。

先回顾下：

show index from SC

执行sql

SELECT s.* from 
Student s 
INNER JOIN SC sc 
on sc.s_id = s.s_id  
where sc.c_id=81 and sc.score=84 

SELECT s.* from Student sINNER JOIN SC scon sc.s_id = s.s_idwhere sc.c_id=81 and sc.score=84

执行时间：0.061s，这个时间稍微慢了点

执行计划：

这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度，

单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425。

而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率将会更高。

从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大。

（编辑：西安站长网）

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