如何处理大量mysql数据，如何处理大量mysql数据

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mysql中怎样对大批量级的数据查询进行优化

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。

这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

在WHERE子句中使用UNION代替子查询。1 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。1 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。

1、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

2、写一个存储过程，用游标小批量的更新，更新时注意不要锁全表就可以了。

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、如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的。

读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。

当时我选取的方案就是第一种：表分区。表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。

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。

mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：目前针对海量数据的优化有两种方法：（1）垂直分割优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。

1、which are ordered according to the order in which they were added to the batch.通过使用addBatch（）和executeBatch（）这一对方法可以实现批量处理数据。

2、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

3、在数据库中批量插入数据的方法及其步骤：打开设备中的数据库，并点击数据库页面左边的“编辑前200行”进入其中。在“编辑前200行”的页面中，会显示出表中的列和图中的列是相互对应的几列数据。

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、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。

3、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。

4、分表是可以，但是需要分很多。你要一个表分几十个表才能优化到合理的速度。但是从你表的数据量来说，你应该不需要用得全表扫面，应该是根据用户来查找。

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