参考资料: mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法:http://www.cnblogs.com/lingiu/p/3414134.html mysql千万级大数据SQL查询优化:http://blog.csdn.net/u014421556/article/details/52063904 MySQL百万级数据库查询优化技巧:http://blog.csdn.net/duck_arrow/article/details/45481999 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度:h…

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010…

mysql的大数据量查询分页应该用where 条件进行分页,limit 100000,100,mysql先查询100100数据量,查询完以后,将 这些100000数据量屏蔽去掉,用100的量,但是如果加限制条件里面带索引的,查询速度很快的…

近来项目的业务量开始大了,感觉如果数据不周期性地备份一下,很可能会出现问题,虽然我每天都有阿里云的自动快照,上网找了一下方法,找到两种相对简单而又适合中小项目或者中小公司的数据备份策略,以下都是数据库数据的完全备份. 一.cp命令备份mysql数据 此方法简单粗暴,直接复制mysql下的数据,也印证了linux下的万物皆是文件的原则,管你是啥,直接复制过来,出问题直接cp过去就好了,数据库的数据是存储在mysql目录下的data,里面有对应的数据库名字的文件夹,比如说我有个test数据库,那么在…

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.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.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中…

一.我们可以且应该优化什么? 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应用编程接口(API) 应用程序 -------------------------------------------------------------------------------- 二.优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(>2G),你应该考虑使用64位的硬件结构,像Alpha.Sparc或即将推出的IA64.因为MySQL内部使用大量64位的整数,64位的CPU将提供更好的性能. 对大数据库,优化的次…

转载自:https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html MySQL索引原理以及查询优化 一.介绍 1.什么是索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 2.为什么要有索引呢? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的…

转载自 mysql 索引原理及查询优化 https://www.cnblogs.com/panfb/p/8043681.html 潘红伟   mysql 索引原理及查询优化 一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到…

本文转自https://segmentfault.com/a/1190000006158186 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLIN…

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .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. .应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null…