一次mysql千万级大表的优化过程，mysql千万级数据优化

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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、使用慢查询日志去发现慢查询。使用执行计划去判断查询是否正常运行。总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化。避免在整个表上使用count(*)，它可能锁住整张表。

4、而在IN查询当中并没有用到而已，其实你可以试试IN里的id少些时，是会用到索引的，但当IN里的id占据全表的大部分数据量时，mysql采用的时全表扫描。

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、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。

3、where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。

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。

5、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。

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。

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。

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。

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。

1、合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

2、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。

3、分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。分库解决的是数据库端并发量的问题。分库和分表并不一定两个都要上，比如数据量很大，但是访问的用户很少，我们就可以只使用分表不使用分库。

4、一般情况表的优化主要是索引，恰当的索引能加快查询的速度，当然索引的建立与表的主要用途有关，特别是表最频繁的操作是查询、添加、删除，查询是按哪些条件进行查询。

5、表中的数据本来就有独立性，表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，需要把数据存放到多个不同的介质上。

6、垂直分表也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。

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。

分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

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。

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