索引优化：其它查询优化策略

• EXISTS和IN的区分

# 大表A驱动小表cc时用in；即当A表的数据量大于B表的数据量时
SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT CC FROM B);
 
# 当A表的数据量小于B表的数据量时
# 小表A驱动大表cc时用EXISTS ，因为执行时每次是从A中取一条数据到SELECT cc FROM B WHERE B.cc = a.cc中执行，A小一点更合适
SELECT * FROM A WHERE EXISTS (SELECT cc FROM B WHERE B.cc = a.cc)

• COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率

COUNT(*)与COUNT(1)都是统计表的所有数量，效率差别不大
如果使用MyISAM存储引擎，统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度
如果使用InnoDB存储引擎，使用O(n)的复杂度
在InnoDB存储引擎中，如果使用Count(具体字段)来统计数据行数，尽量采用二级索引，如果没有二级索引，才使用主键索引来使用

• SELECT(*)

在表查询中，建议明确字段，不要使用*作为查询的字段列表，推荐使用SELECT<字段列表>查询。原因：
①MySQL在解析的过程中，会通过查询数据字典将"*"按序转换成所有列名，这会大大的耗费资源和时间。
②无法使用覆盖索引

• LIMIT 1 对优化的影响

针对的是会扫描全表的SQL语句，如果你可以确定结果集只有一条，那么加上LIMIT 1 的时候，当找到一条结果的时候就不会继续扫描了，这样会加快查询速度。
 
如果数据表已经对字段建立了唯一索引，那么可以通过索引进行查询，不会全表扫描的话，就不需要加上LIMIT 1 了。

• 多使用COMMIT

只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT，这样程序的性能得到提高，需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少。
 
COMMIT所释放的资源：
    回滚段上用于恢复数据的信息
    被程序语句获得的锁
    redo/ undo log buffer 中的空间
    管理上述3种资源中的内部花费