mysql百万条数据查询，mysql快速查询百万条数据

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百万级别数据效率高嘛

1、不高。Mysql表数据一般达到百万级别，mysql百万级别数据效率不高，查询效率会很低，容易造成表锁，甚至堆积很多连接，直接挂掉；水平分表能够很大程度较少这些压力。

2、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

3、由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。

4、用 MySQL 肯定要比 Access 好，不过一百万的数据，也是 MySQL 性能的一个上限啊。

5、数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。上面是基于单表操作的数据量，你看着选。

mysql查一个百万的数据表要多久

看这个表的设计怎样，还有你访问的语句怎样。如果表设计的比较好，关键字段建立了索引，而且你查询语句也用到了索引并起作用，那么查一百多万的数据也是10秒以内的事。

这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。

经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。

首先这么大的数据量不建议使用MySQL这种免费版的数据库系统，可以使用Oracle等这种大型数据库系统，其对于数据库中数据的管理、查询等的效率要比MySQL好非常的多。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。

如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

1、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。

2、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。

3、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。总索引长度为256字节。

mysql数据库百万级以上数据,如何对其进行边查询变更新?

1、我们先创建一个测试数据库：快速创建一些数据：连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：查看一下总的行数：我们来释放一个大的 update：然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。

2、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。

3、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每日百万条数据怎么存储和查询

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。

一种方法是靠经验：update 语句的 where 中会扫描多少行，是否修改主键，是否修改唯一键，以这些条件来估算系数。另一种方法就是在同样结构的较小的表上试验一下，获取倍数。这样，我们就能准确估算一个“不小心”执行的大型 update 的进度了。

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。

实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。

应该使用oracle，10万条以上的数据频繁读写就应该使用oracle，还应该使用服务器集群技术。

百万级别不算多，但是查询必须待条件的，表需要加索引，看效果，2 对应的查询条件也要加索引看效果。