mysql统计表上千万行数最快，mysql查询千万条数据

mysql数据库单表插入速度每秒最高多少rows呀?

1、mysql数据库单表插入速度每秒最高100000 rows没问题，在标准配置下。mysql的读写速度跟硬盘的速度，网卡的速度，写入行的数据量，数据在硬盘中的存放位置等等因素都有关系的。要统计这个最好的是进行测试，然后得出一个平均值。

2、现在使用mysql，每秒只能越插入100多条数据。求方案不好意思我说的不太清楚，着重点不在查... 每秒约会产生1万条数据，字段都固定，加ID共6个，其中4个会经常查询，其中1个需要全文查询。现在使用mysql，每秒只能越插入100多条数据。

3、row in set (0.00 sec)可看到总共创建了56265812 张临时表，其中有19226325 张涉及到了磁盘IO，大概比例占到了0.34，证明数据库应用中排序，join语句涉及的数据量太大，需要优化SQL或者增大tmp_table_size的值，我设的是64M。

4、超过这个大小，数据库将不能对数据定位，因而也无法进行读写。经过实验，这个限制是完全可以被突破的。

5、传输到按最小方式记录日志的其他表中。按最小方式记录日志可以提高语句的性能，减少在事务期间此操作填充可用事务日志空间的可能性。INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。

6、但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。

相关问答

Q1: mysql对千万级的大表怎么优化

bitsCN.comMySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。

create index ctime_index on chatmsg(ctime)；三：添加聊天记录。从建表语句中看到，我们并没有使用外键，所以就需要手动检查外键约束的完整性。

可以让单表 存储更多的数据 。 分区表的数据更容易维护 ，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。

Q2: 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

1、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。

2、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

3、比如常见查询为：select*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10；那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。

4、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。

Q3: mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

查看建立索引前面的返回的结果。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。

比较好处理方法是，在初次查询的时候将这个数据缓存起来，后续使用时直接从缓存中取出。是否扫描了额外的记录确 定查询只查询了需要的数据以后，接下来应该看看查询过程中是否扫描了过多的数据。

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。

对于数据库大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的，并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度，下面我们来统计counttable来统计客户每天消费的记录，如下。

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