如何优化千万级mysql，如何优化千万级别的表

千万级的数据,统计分析,非常慢,怎么优化

所以最核心的，还是看懂SQL执行计划，分析慢的原因，尽量避免全表扫描，务必用上索引。

此时你一个正常SQL执行下去，短时间内一定会慢查询，类似问题，优化手段更多是控制你导致MySQL负载过高的那些行为，比如灌入大量数据，最好在业务低峰期灌入，别影响高峰期的线上系统运行。

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。

设置 my.cnf 中的long-query-time 和log-slow-queries 记录服务器那些SQL执行速度比较慢 根据上述情况查看对对应的SQL语句进行优化 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。

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．避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。

)表扫描 通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间， 因此表扫描会降低命中率。

MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化

1、这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询，他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍。

2、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

3、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)

可以让单表 存储更多的数据 。 分区表的数据更容易维护 ，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。

用mysql的表分区功能（逻辑上还是一个表，对程序来说是透明的），通过分区函数可实现自动分表。

以下是创建一张测试表TEST并且按照时间CREATE_TIME创建RANGE分区，并使用ID创建hash分区，组成复合分区。

可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。

分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。 **MySQL分表和分区有什么联系呢？** 都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

这里使用HASH表分区，mysql会根据HASH字段来自动分配数据到不同的表分区，这种情况适用于没有表分区规则但是有需要分表来进行查询优化的情况。

Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

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、如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ，提高数据修改速度 PHP优化需要 MySQL Slow Log 分析工具分析日志：mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。

3、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。

4、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。

批量向MySQL导入1000万条数据的优化

1、例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。

2、配置IO缓存 本地数据库导入：DBA处理—效率高 通过txt或csv文件做本地导入，mysqlimport xxx文件 代码级开发 batch批处理。找临界值，循环多次访问数据库，批量写入。如：临界值是2000条数据。

3、那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次，这样是非常耗时的，优化的方式有一下几种：（1）在每个insert语句中写入多行，批量插入（2）将所有查询语句写入事务中（3）利用Load Data导入数据每种方式执行的性能如下。

4、这里第二种SQL执行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。通过合并SQL语句，同时也能减少SQL语句解析的次数，减少网络传输的IO。

5、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。

6、需要将大量数据(大概5W条)插入MySQL数 据库，用普通的SQL Statement执行，时间大概是几分钟。于是想到用PreparedStatement，但是改了之后发现效率并没有很大的提升。

如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库?

1、对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

2、我们知道MySQL是多引擎的关系型数据库，binlog是MySQL Server层的日志，而redolog是MySQL引擎InnoDB层的日志；另外一个不同是两者写入时机不同，redolog是prepare阶段每执行sql语句就写redo了，而binlog是在prepare完commit前写的。

3、使用多个值表的 INSERT 语句 ，可以大大缩减客户端与数据库之间的连接、语法分析等消耗，使得效率比分开执行的单个 INSERT 语句快很多，相关的命令我们会在 SQL 优化详细介绍。

如何优化千万级mysql的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于如何优化千万级别的表、如何优化千万级mysql的信息别忘了在本站进行查找喔。