mysql数据量太大导致索引失效，mysql数据量太大导致索引失效怎么解决

Mysql单表太大,性能受影响求指点

1、如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。

2、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

3、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。

相关问答

Q1: 数据量大导致索引失效应该怎么办

1、在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2、因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\Mike\；”)，MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid(999)。

3、如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。

4、存在类型转换，比如你的索引字段是varchar型，但是你搜索条件却是userid=333，那这样索引不生效。数据量极少时，Mysql不会使用索引，因为全表扫描速度更快。where条件中的索引运算设计计算时，索引失效。

5、看 user_indexes 的 status 字段， 如果不是 valid， 索引失效。在使用分区表情况下，可能出现索引失效。如果索引失效，需要重建索引。

Q2: mysql查询数据量过大时,索引失效,怎么强制使用索引

1、仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。

2、mysql中大数据查询优化的方法：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、所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。

4、（2）唯一标识记录的列，应该加上唯一索引，强制该列的唯一性并且加快按该列查找记录的速度。

5、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。

6、而在最后一条语句中，只在删除PRIMARY KEY索引中使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。

Q3: MySQL索引失效的几种情况

因此冗余低效的索引将占用大量的磁盘空间 降低DML性能，对于数据的任意增删改都需要调整对应的索引，甚至出现索引分裂 索引会产生相应的碎片，产生维护开销explain用法：explain +查询语句。

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数 据库存在隐式类型转换，索引将失效。 如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。

具体原因是：索引列值为null，此时会索引失效。sql的语句中写了or，如果or后的字段不全是带索引字段，此时索引失效。模糊查询是like以%XX开头，就是说左模糊不太行，右模糊可以。

mysql 索引失效的原因有哪些？Mysql索引失效的原因 最佳左前缀原则——如果索引了多列，要遵守最左前缀原则。指的是查询要从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引 比如数据量极少的表 什么情况下不推荐使用索引？1) 数据唯一性差（一个字段的取值只有几种时）的字段不要使用索引 比如性别，只有两种可能数据。

mysql的between索引会失效是设置错误造成的，解决方法为：新建一个员工表，在表上新建一个name，age，pos的复合索引。索引建立好以后，如何避免索引失效。全值匹配最爱。

Q4: mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

)让索引字段和常量值比较，MySQL已经计算（基于索引树）到常量覆盖了数据表的很大部分。4)通过其他字段使用了一个基数很小（很多记录匹配索引键值）的索引键。

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。

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。

Q5: MySQL处理达到百万级数据时,如何优化

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。

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。in 和 not in 也要慎用。您可以在百度上搜索下数据库搜索优化，更方便一点，在或者是选择一些好一点的数据库提供商，比如说腾讯云，阿里云之类的。

)通过其他字段使用了一个基数很小（很多记录匹配索引键值）的索引键。这种情况下，MySQL认为使用索引键需要大量查找，还不如全表扫描来得更快。

然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。

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