mysql300万数据测试，mysql 200万数据查询速度

MySQL快速生成大量测试数据(100万、1000万、1亿)

原因是mysql默认没有开secure_file_priv（ 这个参数用来限制数据导入和导出操作的效果，例如执行LOAD DATA、SELECT ？ INTO OUTFILE语句和LOAD_FILE()函数。这些操作需要用户具有FILE权限。

mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。

答案是： NO ！！ 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。

在MySQL很多测试场景，需要人工生成一些测试数据来测试。本文提供一个构造MySQL大表存储过程，可以生成包含用户名，手机号码，出生日期等字段。也可以通过滤重来使得手机号码不重复，模拟现实场景。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。

相关问答

Q1: MySQL如何快速的创建千万级测试数据

1、INTERVAL关键字 INTERVAL关键字可以用于计算时间间隔，可以有以下用法。 1，直接计算时间间隔。

2、尤其是用mysql 的时候，mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍！PS： 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。

3、我们先探讨非高并发量的实现。对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

Q2: mysql几种性能测试的工具使用

Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具，可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具，可以模拟多用户访问，可以加载测试数据到数据库，并支持使用随机数据填充测试表。

--auto-generate-sql， -a 自动生成测试表和数据，表示用mysqlslap工具自己生成的SQL脚本来测试并发压力。--auto-generate-sql-load-type=type 测试语句的类型。代表要测试的环境是读操作还是写操作还是两者混合的。

软件测试分为功能测试、接口测试、自动化测试、性能测试几大方向，每个方向用到的测试工具都不尽相同。功能测试会用到SVN、禅道、QC\ALM、Jira等软件测试管理工具。

根据百度百科的资料，性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。

我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法：其实常用的一般：选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。

Q3: mysql数据表有300万条记录,php写select的时候几乎无反应,是否可以通过...

1、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

2、只有表或视图的所有者才能为表创建索引。表或视图的所有者可以随时创建索引，无论表中是否有数据。可以通过指定限定的数据库名称，为另一个数据库中的表或视图创建索引。

3、mysql_close($con)；？数据库采用UTF8编码，而页面申明编码是GB2312，这是最常见的产生乱码的原因。

4、之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。 ？？ 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。

5、输出 result-num_rows 是等于1 说明查询出来的结果集只有一行。应该是SQL语句问题。

6、感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。

Q4: 如何在mysql数据库生成百万条数据来测试页面加载速度

1、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。

2、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。

3、之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

4、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。

5、Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具，可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具，可以模拟多用户访问，可以加载测试数据到数据库，并支持使用随机数据填充测试表。

6、上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。

Q5: 使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识

1、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

2、在没有where条件的情况下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引，mysql会自动选择非聚簇索引，因为非聚簇索引所占的空间小，如果没有非聚簇索引会使用聚集索引。count(primary key)主键id为聚集索引，使用聚集索引。

3、主流数据库 l MySQL：世界上最受欢迎的数据库，属于甲骨文，并发性好，不适合做复杂的业务。主要用在电商，SNS，论坛。对简单的SQL处理效果好。l SQLSever：微软的产品，.Net程序元的最爱，常用于中大型项目。

4、首先mysql不是可视化的，可以通过命令行进行操作，包括创建数据库、表、添加数据等等。那岂不是很不方便了吗？ 不用担心啊，你担心之前绝对有人担心过了。

5、所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

6、不高。Mysql表数据一般达到百万级别，mysql百万级别数据效率不高，查询效率会很低，容易造成表锁，甚至堆积很多连接，直接挂掉；水平分表能够很大程度较少这些压力。

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