mysql表中千万条数据，MySQL单表超过千万

mysql语句求助,有1千万条数据,里面有几个字段,name和id同时重复的有很多...

优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。

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。

你这样查因为两个name字段相同。第二个name会改下名。成name1 。对应的就是hx_school中的name字段。

你是前台输入查询条件。那么使用动态语句拼接的方法。比如说：v_tmp=select * from table where 1=1 ；v_name=；(你前台输入的值)v_age=；(你前台输入的值)v_sql=v_tmp+v_name+v_age；执行纸条语句即可。

mysql千万级数据表,创建表及字段扩展的几条建议

1、优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。

2、能不加字段就不要加， 能不修改字段就不要修改， 能不删除字段就不要删除， 等等为什么要删除字段呢？ 如果没事，不要蛋疼的找事。

3、尽量不要在数据库里做运算。如果遇到运算尽可能在应用程序层进行计算。控制数据库表数量、控制单表数据量、控制表的字段数。

Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

优化服务器性能，用RAID5（SAN），加内存本身的升级，提高硬盘I/O性能。数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。

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。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

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。

：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。

几方面：硬件，软件，以及语言 硬件，是不是抗不住，软件，mysql是不是没有设置好，数据库设计方面等，语言，SQL语句写法。下面是一些优化技巧。

MySQL数据库千万级数据处理?

1、现在往里面填充数据，填充1 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。

2、select count(1) from user where uid = 消息发送者idunion all select count(1) from user where uid = 消息接收者id当上面的语句返回结果等于2时，才能执行添加语句。

3、系统内有一只游戏日志表，每日以百万条数据增长，过段时间需要按照日期清理数据。

4、也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。

5、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

mysql为什么千万级别查询比1000条数据的查询慢

1、是否可能慢查询不是SQL问题，而是MySQL生产服务器的问题？特殊情况下，MySQL出现慢查询还真不是SQL问题，而是他自己生产服务器的负载太高，导致SQL语句执行慢。

2、首先mysql作为传统关系型数据库，并不适合大数据量的查询，一般来说，如果数据行数达到千万价格，查询的速度会有明显的下降。影响查询速度的原因可以有很多，比如是否在常用字段上建立了索引，还有是否支持并发等等。

3、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。

4、MySQL的最佳是单表百万级，一旦上到千万级就慢了，只能分表，分表不行就集群或者换数据库吧。

mysql,有一张表里面已经有几千万条数据了,网页访问时极其缓慢,如何提高...

1、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。

2、首先换数据库，MySQL处理这个数量级数据比较吃力。

3、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。

4、从0到10000一个表，10001到20000一个表； HASH取模 一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

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