1.避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符。
目前創(chuàng)新互聯(lián)已為近1000家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設、域名、虛擬主機、網(wǎng)站改版維護、企業(yè)網(wǎng)站設計、平樂網(wǎng)站維護等服務，公司將堅持客戶導向、應用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。
2.優(yōu)化SQL語句（讓SQL語句更合理一些）。
3.優(yōu)化數(shù)據(jù)庫字段類型。（能用其他的盡量不要用VCHAR）
4.建立儲存過程。
原諒我的看錯.樓上的朋友.
不過就算你在頭文件設了utf-8.就能保證數(shù)據(jù)庫服務器-服務器-客戶端都不亂碼嗎？Mysql我就不清楚了. mssql 就不一定啦. 如果是mssql我建議必須用函數(shù)編碼.
另我感到懷疑的是樓上的同學 居 然 用 str_split() 函 數(shù) 去 拆 分 中 文 字 符 ....我沒試過結果.如果結果可行.那使用樓上的同學的吧.畢竟比較簡單.我這種比較保險.
瞧俺老孫的法寶.........BINGO 開始
html 頁面
input type=“text”
scriptvar url = "fuck.php?fuck=" + escape(document.getElementsByTagName("input")[0].value);
//傳遞和跳轉(zhuǎn)的window函數(shù)我就不寫了喔
/script
php 頁面
// php 解碼函數(shù)
function unescape($str) {
$str = rawurldecode($str);
preg_match_all("/%u.{4}|.{4};|d+;|.+/U",$str,$r);
$ar = $r[0];
foreach($ar as $k=$v) {
if(substr($v,0,2) == "%u")
$ar[$k] = mb_convert_encoding(pack("H4",substr($v,-4)),"gb2312","UCS-2");
elseif(substr($v,0,3) == "")
$ar[$k] = mb_convert_encoding(pack("H4",substr($v,3,-1)),"gb2312","UCS-2");
elseif(substr($v,0,2) == "") {
$ar[$k] = mb_convert_encoding(pack("H4",substr($v,2,-1)),"gb2312","UCS-2");
}
}
return join("",$ar);
}
// 這里法寶開始 完美解決每個漢字拆分出來
$arr = explode("u",$_GET["fuck"]); //是因為escape編碼后每個漢字的開頭都是u
$shit = "";
foreach($arr as $value)
{
$value = unescape($value);// 網(wǎng)上找到的php 解碼函數(shù)
$shit .= "%".$value."%"; //字符串拼接好了可供查詢了呵呵
}
$sql = "select * from table where con like ‘$shit’";
//或者 $shit = "'".$shit."'"; 然后$sql = "select * from table where con like“.$shit.;
xxsql_query($sql); // 大功告成！ 后面的echo 自己喜歡怎樣格式輸出就輸出唄.
模糊查詢中%代表零或任意個字符，所以 %智能的% 表示含有 智能的 這3個字符，而你第一圖中3條數(shù)據(jù)中都無 智能的 這3個字符，當然結果為空了
關于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時如何提高其查詢速度的方法
最近一段時間由于工作需要，開始關注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關優(yōu)化方法。
由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當mysql表的數(shù)據(jù)量達到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經(jīng)測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優(yōu)化方法：
1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2、對查詢進行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
應改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數(shù)、算術運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的，當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當大的資源。若應用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時表并不是不可使用，適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使 用導出表。
23、在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應先create table，然后insert。
24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。
25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應該考慮改寫。
26、使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。
27、與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應該考慮相應需求是否合理。
30、盡量避免大事務操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
重慶分公司
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