mysql统计百万数据，mysql 100万数据

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使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识

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、在没有where条件的情况下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引，mysql会自动选择非聚簇索引，因为非聚簇索引所占的空间小，如果没有非聚簇索引会使用聚集索引。count(primary key)主键id为聚集索引，使用聚集索引。

3、选好字段的数据类型，比如ip地址用整型，不要用字符。时间，日期用mysql给的类型，不要用整型等。这样不仅可以降低数据文件大小，也可以利用mysql的专门针对的优化。索引。这个对性能提升很大，但也比较讲究。

4、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。

5、现在往里面填充数据，填充1 MySQL数据库优化处理实现千万级快速分页分析，来看下吧。

1、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。

2、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。

3、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。

万数据加索引要1分钟。索引跟类型关系很大，一般定长字段比变长字段简单，IO消耗小，时间节省，复合索引变长越多就越复杂，其次就是一表多索引，这种情况会衍生各种存储索引结构，就更费时间了。

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。

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。

//首先你的先插入500w条数据，我在mysql中建了一张表，只建了两个字段。

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