mysql表数据几十w条，mysql表数量限制

mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法

利用表分区：这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。

那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。

将查询语句放到服务器命令行去跑，如果慢，则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引。

还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。例如如图：explain来了解SQL执行的状态explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。

第一，MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态，大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。

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。总索引长度为256字节。

mysql每天10w条数据的数据增量的解决方案

可以使用存储过程。在里面使用循环呢。存储过程定义好以后，可以使用call 存储过程名称()；的方式调用。如果有参数，就在括号中添上参数值。

尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。2使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

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。

我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤。写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：执行一下脚本：现在执行以下 SQL 看看效果：...执行了 180s，感觉是非常慢了。

PS： 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。

mysql怎么插入50W条数据

1、方法一，从已有大数据表中检索大量数据插入到目标表里；方法二，编写存储过程，利用循环向数据表中插入大量的固定或有规律变化或随机变化的虚拟数据；方法三，通过应用程序端编程向目标表插入大量的数据，手法与方法二类似。

2、引用MySql.Data.dll ， 调用MysqlBulkCopy函数即可。

3、然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values ()，()，()，...，()； 。

mysql更新10万条数据要多久

1、分钟。插入100万数据大概20s左右，更新100万数据，用like语法，使用时间2分钟，此处用like是确实只有这个条件可以查询出需要更新的数据，暂时没有想到其他比较好的方法。

2、数据量大小：表中的数据量非常大，更新操作会需要更长的时间。硬件性能：更新操作需要查询、检索和修改数据，硬件配置不足，（CPU、内存、磁盘），导致更新操作变得缓慢。

3、秒。200万数据oracle更新表要150秒。当进行测试数据或者进行压力测试时候，需要几十万或者几百万条数据，可以进行大批量插入，10万条数据插入时间为7秒左右，100万条记录插入时间为65秒，200万插入为150秒。

4、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。

5、共40G。正常主从步骤，备份(三个小时)，传输（一个小时），导入（三个小时），mysql主库需要锁表至少连续7个小时，这个线上是很难接受的。优化后的方案只需要分开四次，每次主库锁表只需要40分钟左右。

6、十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name，...)； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。

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