mysql加载10亿数据，mysql十亿数据

mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法

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。

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。

如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。

\ 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。

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。

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。

MYSQL数据量过亿了,如何提高查询效率

1、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。

2、分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

3、．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

4、如何提高亿级别 mysql group by order by 效率 使用用索引 注意有些情况下不能够使用索引来提高Order By语句的查询性能。这里需要注意的是，并不是任何情况下都能够通过使用索引来提高Order Byz子句的查询效率。

5、在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。1 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。 最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间。

10亿级流数据交互查询,为什么抛弃MySQL选择VoltDB

1、亿级流数据交互查询，为什么抛弃MySQL选择VoltDB 在老版本的MySQL 22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。

2、因此在针对同时要求大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景下，基于MySQL的现存方案完全无法实现。在不放弃SQL语句的便利基础上，经历过多种选型和方案调研，最终选择了VoltDB来解决此类问题。

mysql单库负载过高的处理方式

1、针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式 如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。

2、推荐使用DELL R710，E5620 @40GHz(4 core)* 2或跟这个处理能力差不多的也行。 ３、物理内存，物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存。

3、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

4、先 找到 CPU 高的线程，如果 CPU 高的线程号一直在变，那可能不是单个 SQL 引起的 CPU 消耗，需要用其他方法来辅助分析。找到线程任务processlist 。

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