mysql搜索多少数据的时候会慢，mysql搜索多少数据的时候会慢一拍

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mysql用in查询几万个id会很慢吗

这个主键ID其实已经是有建立了索引的了，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。

你好，很高兴回答你的问题。是什么场景要一次查出来这么多数据的呢。一般想要查询性能高，查询速度快，那尽量让查询条件有对应的索引能命中，并且是尽量命中符合条件的少量的数据。如果有帮助到你，请点击采纳。

这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢，是因为查询的数据量太多了。

如果可能的话，用union，但是你说的 in 中的数据项是动态的。故只能考虑动态sql，比较麻烦。可以考虑，将in中的数据项原先插入到一个表中（固定的表或者临时表、相关列要有索引），查询的时候，关联上这个表试试看。

ALTER TABLE t1 ADD COLUMN， ALGORITHM = INPLACE OPIMIZE t1 对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。

是否可能慢查询不是SQL问题，而是MySQL生产服务器的问题？特殊情况下，MySQL出现慢查询还真不是SQL问题，而是他自己生产服务器的负载太高，导致SQL语句执行慢。

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。

首先mysql作为传统关系型数据库，并不适合大数据量的查询，一般来说，如果数据行数达到千万价格，查询的速度会有明显的下降。影响查询速度的原因可以有很多，比如是否在常用字段上建立了索引，还有是否支持并发等等。

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。

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。

将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

跟mysql版本有关系，如果是7的话，是几千万。但是7之后基本上就不用考虑数据量的问题了。但是这个问题问的不好，因为性能急剧下降不但但是跟数据量这一个因素有关系。

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。

影响数据库性能的主要因素总结如下：sql查询速度网卡流量服务器硬件磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。

可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。用于频繁插入数据的工作表要尽量少建索引，用于查询的历史表要多建索引。

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