大数据mysql如何优化，mysql大数据查询优化

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Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?

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。

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。

如果在 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。

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。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

你的这条sql有索引也是等于没有的，因为你用了like %xxx% 如果like 的条件以%开始，数据库不会用索引。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。

1、单机MySQL的优化有三种方法。分别是：服务器物理硬件的优化；MySQL安装时的编译优化；自身配置文件my.cnf的优化。

2、sql语句的优化尽量稍作计算 Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。尽量少 join MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。

3、show tables status：查看数据库表的底层大小以及表结构，同样可以从information_schema.tables表中获得底层表的信息。show [global|session]status：可以查看mysql服务器当前内部状态信息。

4、BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。B-TREE 查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。

5、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。

6、优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。

如果只是使用MyISAM表，可以把它设置为可用内存的 30-40%。合理的值取决于索引大小、数据量以及负载 -- 记住，MyISAM表会使用操作系统的缓存来缓存数据，因此需要留出部分内存给它们，很多情况下数据比索引大多了。

选取最适用的字段属性。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。

MySQL优化通过在网络上查找资料和自己的尝试，我认为以下系统参数是比较关键的： (1)、back_log：要求 MySQL 能有的连接数量。

第二种方法是对MySQL服务器（也称为mysqld）进行调优。对这个进程进行调优意味着适当地分配内存，并让 mysqld 了解将会承受何种类型的负载。加快磁盘运行速度不如减少所需的磁盘访问次数。

1、第二种方法是对MySQL服务器(也称为mysqld)进行调优。对这个进程进行调优意味着适当地分配内存，并让 mysqld 了解将会承受何种类型的负载。加快磁盘运行速度不如减少所需的磁盘访问次数。

2、第一种方法时替换有问题的硬件。对MySQL进程的设置进行调优。对查询进行优化。替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。

3、硬件调优，比如更新硬件，比如更新服务器内存，更换硬盘来达到调整mysql性能的目的。操作系统调优，比如修改操作系统参数，比如修改Linux的内核参数、关闭不必要的后台服务或者采用高性能的文件系统等。

4、调整服务器参数：可以通过调整MySQL服务器参数来优化性能。例如，可以增加缓冲区大小、调整线程池大小、调整日志输出等。升级硬件：如果MySQL在大量并发请求下表现不佳，可以考虑升级硬件。

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。

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。

如果数据库非常的海量，那么可以考虑使用刀片式服务器进行数据库集群模式，采用分布式的数据库系统，如此可以提高查询的效率。

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