mysql大量数据instr查询慢，mysql查询大量数据优化

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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、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、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。

3、比较好处理方法是，在初次查询的时候将这个数据缓存起来，后续使用时直接从缓存中取出。是否扫描了额外的记录确定查询只查询了需要的数据以后，接下来应该看看查询过程中是否扫描了过多的数据。

4、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。

5、对于数据库大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的，并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度，下面我们来统计counttable来统计客户每天消费的记录，如下。

1、在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）合并排序阶段插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。

2、既然id是主键，id字段就肯定有索引，题主的语句已经是最优，没有什么可被优化的。按理不应该运行那么慢，问题应从其它方面进行排查，例如硬件不佳、网络不好、多用户并发连接等等，如果字段id确实是主键的话。

3、我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 7 上运行特别慢，怎么办？实验我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤。

4、而在IN查询当中并没有用到而已，其实你可以试试IN里的id少些时，是会用到索引的，但当IN里的id占据全表的大部分数据量时，mysql采用的时全表扫描。

5、就是要获得imageid最大的条目信息，根本用不上in，如果错误请CALL ME！看LZ这么好学，加入我的团队吧！数据库聚贤庄，偶这边没什么人。

6、mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢，循环一条一条的更新记录，一条记录update一次，这样性能很差，也很容易造成阻塞。

以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：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。

开发者习惯性的先使用SELECT语句查询大量的结果，然后由应用查询或者前端展示层再获取前面的N行数据，例如，在新闻网站中查询100条记录，但是只是在页面上显示前10条。

索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

\ 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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