mysql百万级数据查询优化的简单介绍

如何提高mysql数据库查询语句的效率,表里的记录有上亿条,指定了索引还...

所以毫无疑问自然事索引查询你的这个亿条记录的表哈！索引是为了提高数据库性能的。通过索引视图改善性能 运用索引提高查询性能不算是一个新概念；但是，索引视图提供了一些借助标准索引无法取得的性能收益。

实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。

使用Explain关键字来确认是否可以通过索引来解决Order BY速度问题。如可以通过使用explain select * from ad_user where is_active=Y order by value（即在常规的查询语句前面加上一个explain关键字），用来判断是否可以使用索引来提高查询的效率。

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。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

Mysql数据库优化可以从哪几个方面优化

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。使用连接（JOIN）来代替子查询（Sub-Queries）MySQL 从1开始支持SQL的子查询。

思考一下：在一个事务处理中，一些数据表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM.结果呢？整个subject将被取消，只有那些在事务处理中的被带回到原始状态，其余的被提交的数据转存，这将导致整个数据库的冲突。然而存在一个简单的方法可以同时利用两个存储引擎的优势。

硬件层次的优化 高频CPU，内存要大，磁盘转速要快，网络带宽要大。要硬件方面优化，花钱升级硬件吧。软件层次的优化 我大概写一些吧，想到哪些写哪些，希望对你有用。（1）优化安装mysql 一句话，只保留需要的、必须的，其他的统统丢掉。