mysql查询单表非常慢，mysql57查询慢

小程序：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序

mysql查询速度与服务器内存是否有关

mysqlsh导出数据速度跟服务器硬件有关。因为mysqlsh导出数据速度会受到服务器硬件的影响，包括硬盘类型和速度、CPU、内存和网络带宽等因素。更高效的硬件配置可以提高导出速度。

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。

没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。没有创建计算列导致查询不优化。

在寻找慢查询解决方案的过程中，我还推荐了两个实用工具：mysqldumpslow用于分析慢查询日志，而pt-query-digest则是一个强大的性能分析工具，它们能帮助我们更深入地理解问题并找到优化路径。

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

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。

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。

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。

使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

，slow_query_log 这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time 当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。3，slow_query_log_file 记录日志的文件名。

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。

1、您可以通过以下几种方式提升MySql数据库技术：优化查询语句：使用EXPLAIN命令来分析查询语句，找出慢查询的原因，然后进行优化。优化表结构：合理设计表结构，选择合适的数据类型和索引等，可以提高查询效率。

2、在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。

3、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。

4、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。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。

mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。

您可以通过以下几种方式提升MySql数据库技术：优化查询语句：使用EXPLAIN命令来分析查询语句，找出慢查询的原因，然后进行优化。优化表结构：合理设计表结构，选择合适的数据类型和索引等，可以提高查询效率。

在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。

1、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。

2、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。

3、．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。

关于mysql查询单表非常慢和mysql57查询慢的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。