mysql千万级查询优化，mysql30万数据查询30秒优化

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如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库?

首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。

如果你拥有一张有100首曲子的CD且几张超过20首改怎么办。这意味着用这种方法，在极端的情况下，你将需要一个非常宽的表格（或一个超过100个字段的表）来保存所有的数据。

bitsCN.com关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

Q1: 怎么提高MySQLLimit查询的性能

怎么提高MySQL Limit查询的性能？我们主要是在mysql limit上下功夫了，当然还有其它的像对数据表，数据库服务器配置等，但我们作为程序只只要在mysql查询语句的性能上进行优化即可了。

LIMIT取1个或是2个数字参数，如果给定的是2个参数，第一个指定要返回的第一行的偏移量，第二个指定返回行的最大数目。

要优化此种查询，要么在页面中限制分页数量，要么是优化大偏移量的性能。使用“延迟关联”，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。

．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

Q2: Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

1、：建索引根据索引查询 2：在后台做数据处理、是千万条数据总不能一次显示出来吧、可以根据一次显示或者用到多少条就查询多少条、不用一次性都查询出来、这样效率是很高的。

2、个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。

3、假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

Q3: MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化

所以慢查询不一定是SQL本身导致，若觉得SQL不应该会慢查询，结果他那个时间段跑这个SQL 就是慢，应排查当时MySQL服务器的负载，尤其看看磁盘、网络及 CPU 的负载，是否正常。

数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

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。

在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。1 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间。

假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

Q4: MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)

以下是创建一张测试表TEST并且按照时间CREATE_TIME创建RANGE分区，并使用ID创建hash分区，组成复合分区。

用mysql的表分区功能（逻辑上还是一个表，对程序来说是透明的），通过分区函数可实现自动分表。

这里使用HASH表分区，mysql会根据HASH字段来自动分配数据到不同的表分区，这种情况适用于没有表分区规则但是有需要分表来进行查询优化的情况。

分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。 **MySQL分表和分区有什么联系呢？** 都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

背景话说风和日丽的一天，为提高随着业务增长的大表（3510449行吧）的访问效率，于是决定对表分区，记录如下。

=，因为这样会造成全表扫描的。9，进行分区分表建视图来代替程序中的复杂查询。1设置缓存1like效率较低，尽量采用不同的sql查询1 在where后面的字段中尽量不要采用运算和使用mysql中的函数，例如LOWER()等。

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