mysql建表优化，mysql常用优化方案

MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)

1、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。

2、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。

3、分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。 **MySQL分表和分区有什么联系呢？** 都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

4、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。

5、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。

6、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。

Mysql多字段大表的几种优化方法

1、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。

2、张表100个字段。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询，不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询。

3、使用外键。锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

4、个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。

总结MySQL建表、查询优化的一些实用小技巧

1、如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。

2、索引相关 查询（或更新，删除，可以转换为查询）没有用到索引这是最基础的步骤，需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引，需要重点关注type=ALL， key=NULL的字段。

3、MySQL 从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。

mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

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。

第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

水平拆分方法，根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况。表很大，拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度，同时也降低了索引的层数，提高查询的速度。

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

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