mysql10万条数据，mysql10万条数据取出要多久

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。

5、你可以执行 explain 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；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。

6、从数据库表中检索信息 实际上，前面我们已经用到了SELECT语句，它用来从数据库表中检索信息。 select语句格式一般为： SELECT 检索关键词 FROM 被检索的表 WHERE 检索条件(可选) 以前所使用的“ * ”表示选择所有的列。下面继续使用我们在上篇文章中创建的表mytable。

mysql每天10w条数据的数据增量的解决方案

1、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

2、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。

3、例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。正是由于性能的瓶颈问题，MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。

数据库有10万条记录,查找某人姓名为KK的速度为多快?

1、这个初始化很慢，大约需要20秒，数据量有30万。数据库暂时没有索引这是我的查询语句sele... 我的数据库访问量不多，只有我一个人的客户端在访问。但每次程序初始化的时候都需要全部数据。这个初始化很慢，大约需要20秒，数据量有30万。

2、记录条数多肯定会影响数据库速度，但衡量数据的主要指标是数据库的大小，一般以1G为界限，超过1G速度就会很慢，基本上一百万条记录基本上就达到1G，所以，数据库记录数在1百万条是应该进行数据库备份。你所说的1万条根本不会影响数据库速度。

3、在名称这个字段上加上索引。这会大大的减少时间，我昨天坐的一个测试，500万记录 查询需要60秒左右，加索引后只要5秒 如果是第一次查询的时候，它需要占用大量的内存，当内存大小不变时，才开始执行，所以需要一定的时间。

4、这个要看你这个表的字段是怎么设计的，有没有text或(n)varchar(max)之类的大数据类型，如果都是数字型，那要比字符型快N多，普通的提速建索引，但不可能每个字段都建一个索引吧，除非你的表只用来查询，不做其他新增、删除、修改操作。事情都没有绝对的，要具体情况具体分析。

5、cache的内存， 文件系统的cache 如果 cache 的值大的时候，说明cache住的文件数多，如果频繁访问到的文件都能被cache住，那么磁盘的读IO bi 会非常小。网络速度慢 ping IP -t 查看是否有丢包。一次查询的数据量过大。比如没有分页查询，一次提取上万条记录。数据库有可能卡死。

一次性往mysql中插入10万条数据,用什么方法

1、which are ordered according to the order in which they were added to the batch.通过使用addBatch（）和executeBatch（）这一对方法可以实现批量处理数据。不过值得注意的是，首先需要在数据库链接中设置手动提交，connection.setAutoCommit(false)，然后在执行Statement之后执行connection.commit()。

2、方法一，从已有大数据表中检索大量数据插入到目标表里；方法二，编写存储过程，利用循环向数据表中插入大量的固定或有规律变化或随机变化的虚拟数据；方法三，通过应用程序端编程向目标表插入大量的数据，手法与方法二类似。

3、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。

4、例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。正是由于性能的瓶颈问题，MYSQL官方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。

5、然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values ()，()，()，...，()； 。使用扩展插入比一条条插入，文件大小要小很多，插入速度要快好几倍。

6、优化的方式有一下几种：（1）在每个insert语句中写入多行，批量插入（2）将所有查询语句写入事务中（3）利用Load Data导入数据每种方式执行的性能如下。

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

1、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。

2、.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。

3、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。table_name：这是数据表名称，你的应该是ware_detail。

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