mysql千万级数据查询优化，mysql 千万数据查询

...每个数据表都有超过3千万条记录,查询效率很低,有没有什麽好的办法...

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。 必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。

你的数据库是一个不断更新的数据表，需要不断地进行“表分析”。

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。

存入一定的资金：需要在股票账户中存入一定的资金作为保证金，通常是你要融资杠杆交易的股票总额的一部分。证券公司会根据你的保证金数额和股票市值，确定你可以获得的融资杠杆额度。

例如：当数据量并没有达到百万千万这样的级别，那么sql查询速度也许就不是个重要因素，换句话说，你的sql语句效率适当低下可能并不影响整个效率多少，反之，这种情况，无论如何怎么优化sql语句，可能都没有太明显的效果。

pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享. 因此，当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时，如果它 和之前的执行过的语句完全相同， ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径. 这样也会大大的提高效率。

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、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。

3、跨库join 只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。

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、mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。

如何优化Mysql千万级快速分页

一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()； 就能获得总记录数。

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。

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。

通过简单的变换，其实思路很简单：1)通过优化索引，找出id，并拼成 123，90000，12000 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。

在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。

MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化

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。

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。

\ 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。

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。

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。

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。

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。

求教,mysql千万级数据多表查询做分页该如何优化

1、只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id，根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

2、一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()； 就能获得总记录数。

3、所以本案例，反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：然后再做一页20条数据的20次回表查询即可。

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