mysql优化_提高百万条数据的查询速度下载

weixin_39820780 2019-08-13 05:00:25

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首先，做到基本的优化，包括各种减少数据量的细节。最好使用EXPLAIN关键字来做处理。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作。EXPLAIN列的解释：id：MySQL Que...

文章目录写在前面一、mysql百万条数据分页查询遇到情景？二、如何优化查询1.优化前查询语句2.添加子查询后3.添加between总结写在前面某天我被一个自称技术总监的人问了一个问题,就标题这个,因为我实在没遇到过这种问题,哈哈哈,菜了;然后直接回答了不知道,所以回来之后我就自己实现并找寻了些优化方法,以供参考提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、mysql百万条数据分页查询遇到情景？没有到过这种情况的小伙伴可能会想,分页查询怎么会慢;在当你查询limit(1000000,10),

在大数据时代，企业业务系统产生的数据量呈指数级增长，当 MySQL 数据库中的数据规模达到百万级时，传统的查询方式往往会导致性能瓶颈，出现查询缓慢、系统响应延迟等问题，严重影响业务正常运行。复杂的查询语句，如多表关联查询、子查询等，在处理百万级数据时，会产生大量的中间结果集，占用过多的内存和磁盘 I/O 资源。例如，在电商系统中，统计某类商品的销售情况，需要关联订单表、订单详情表和商品表进行查询，若查询语句未优化，可能会耗尽服务器内存，导致数据库响应缓慢，甚至服务崩溃。

一、两种查询引擎查询速度 innoDB不保存表的具体行数，所以执行select count(*) from table; innoDB要扫描一遍整个表来计算行数，而MyISAM只需要简单的独处保存好的行数即可。需要注意的是当 count(*)语句包含where条件时，两种表的操作有些不同，条件字段如果是主键之外其他具有唯一约束的列时，查询速度会快很多，可以避免全表扫描。二、百万数据下mysql分页问题 – 在开发过程中我们进场使用分页，核心技术是使用limit进行数据的读取，在mysql数据量

表1(T1)：T1 count.png表2(T2)：T2 count.png可以看到T1有33万数据，T2有50万数据，sql语句是：selecttbj.OWNER_TYPE,tpo.OWNER_NAME,tpo.PRINCIPAL,tbj.LICENSE_NUMBER,tpo.ADDRESS,tpo.CANCODE,tbj.SCOPE_BUSINESSfromtf_pt_owne...

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