几万条数据mysql查询，数据库查询一万条数据

mysql有一个10万行数据的表,查询第一行的数据快速的方法

1、建立索引：select * from table WHERE XXX=XXX limit 1；？比如你在XXX列上建立了索引，那么两次文件加载就O了！别的方式就是预存储，表分区等复杂的方式了！回答的是不是有点简单。

2、select top 1 * from book 不对，因为mysql里没有top这种写法，它用limit。

3、首先在桌面上，点击“Management Studio”图标。然后在该界面中，点击“新建查询”按钮。之后在该界面中，查询第一行的SQL语句“select top 1 * from myAudit；”。接着在该界面中，点击“执行”按钮。最后在该界面中，结果窗口里显示数据表的第一行数据。

4、我用的是mysql+ibatis，以下为代码：selectid=wareListSelectparameterClass=com.goldf.ware... 我一个表中有接近10万条记录，查询非常慢。请高手看看我的SQL怎么写能提高查询效率。

mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

1、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。

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。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。

3、：建索引根据索引查询 2：在后台做数据处理、是千万条数据总不能一次显示出来吧、可以根据一次显示或者用到多少条就查询多少条、不用一次性都查询出来、这样效率是很高的。

4、如果你一定要使用MySQL，其服务器操作系统最好使用Linux，也可以使用国产的红旗Linux。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。

5、一般查询的话应该有常用的语句的。比如常见查询为：select * from factdata where user=a and module=b and dtime between 2012-11-01 00：10：00 and 2012-11-01 00：11：10；那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。

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。总的来说，这次经历教会了我，面对慢查询，不仅需要从SQL层面寻找答案，还要关注环境和工具的影响。

.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

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。

：10：00 and 2012-11-01 00：11：10；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。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

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。

mysql百万数据分页查询4秒,求教怎么优化

一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()； 就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。

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。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 判断，否则将导致引擎 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。

这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

mysql查询表中一共多少条数据

1、用count函数就可以查看。比如表名叫test，要查询表中一共有多少条记录，select count(*) from test；如果按条件查询的话，就正常使用where条件即可，select count(*) from test where id=1。

2、sql查询表中数据总条：SELECT COUNT(*) FROM 表名称。count（*）代表着数据统计的总数。例子 本例返回 Persons 表中的行数：SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo。返回大于 20 岁的人数：SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo WHERE Age20 根据筛选条件来统计总数。

3、用count(*)函数来统计，返回匹配指定条件的行数。

4、用count函数就可以查看。比如表名叫test。

5、php使用mysql查询数据库已经有多少条数据使用sql的count函数实现。

6、输出所有的字段及不使用谓词如distinct，limit等、不分组汇总、不附加任何筛选条件和实施任何连接即可检索出该表的所有数据。例如下列语句：select * from t1（* 号表示输出所有的字段）Mysql如何查询表中的数据：选择需要进行查询的数据库的链接地址。

mysql中10万条记录查询慢的解决办法?

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、而关联子查询就需要循环迭代：select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

3、：10：00 and 2012-11-01 00：11：10；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。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

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