千万级的mysql数据库与优化方法
MySQL百万到千万级别数据量的优化方案
MySQL百万到千万级别数据量的优化⽅案百万级字段选择优化表字段 not null，因为 null 值很难查询优化且占⽤额外的索引空间，推荐默认数字 0。
数据状态类型的字段，⽐如 status, type 等等，尽量不要定义负数，如 -1。
因为这样可以加上 UNSIGNED，数值容量就会扩⼤⼀倍。
可以的话⽤ TINYINT、SMALLINT 等代替 INT，尽量不使⽤ BIGINT，因为占的空间更⼩。
字符串类型的字段会⽐数字类型占的空间更⼤，所以尽量⽤整型代替字符串，很多场景是可以通过编码逻辑来实现⽤整型代替的。
字符串类型长度不要随意设置，保证满⾜业务的前提下尽量⼩。
⽤整型来存 IP。
单表不要有太多字段，建议在20以内。
为能预见的字段提前预留，因为数据量越⼤，修改数据结构越耗时。
索引设计优化索引，空间换时间的优化策略，基本上根据业务需求设计好索引，⾜以应付百万级的数据量，养成使⽤ explain 的习惯，关于 explain 也可以访问：explain 让你的 sql 写的更踏实了解更多。
⼀个常识：索引并不是越多越好，索引是会降低数据写⼊性能的。
索引字段长度尽量短，这样能够节省⼤量索引空间；取消外键，可交由程序来约束，性能更好。
复合索引的匹配最左列规则，索引的顺序和查询条件保持⼀致，尽量去除没必要的单列索引。
值分布较少的字段（不重复的较少）不适合建索引，⽐如像性别这种只有两三个值的情况字段建⽴索引意义不⼤。
需要排序的字段建议加上索引，因为索引是会排序的，能提⾼查询性能。
字符串字段使⽤前缀索引，不使⽤全字段索引，可⼤幅减⼩索引空间。
查询语句优化尽量使⽤短查询替代复杂的内联查询。
查询不使⽤ select *，尽量查询带索引的字段，避免回表。
尽量使⽤ limit 对查询数量进⾏限制。
查询字段尽量落在索引上，尤其是复合索引，更需要注意最左前缀匹配。
拆分⼤的 delete / insert 操作，⼀⽅⾯会锁表，影响其他业务操作，还有⼀⽅⾯是 MySQL 对 sql 长度也是有限制的。
MySQL中的参数配置及调优方法
MySQL中的参数配置及调优方法MySQL是当前最流行的开源关系型数据库管理系统之一。
它的广泛应用和可灵活配置的特点使得它成为许多企业和个人的首选。
然而，未经优化的MySQL可能会面临性能下降、资源浪费等问题，因此正确配置和调优MySQL参数是至关重要的。
本文将介绍MySQL中的参数配置及调优方法，帮助读者解决数据库性能问题。
一、参数配置在MySQL中，有许多参数可以配置，以满足不同应用的需求。
以下是一些重要参数的简要介绍：1. 缓冲区参数- innodb_buffer_pool_size：InnoDB存储引擎使用的缓冲池大小。
增大该值可以提高读写性能，但会占用更多内存。
- key_buffer_size：MyISAM存储引擎使用的键缓冲区大小。
同样，增大该值可以提高性能，但会占用更多内存。
2. 连接参数- max_connections：允许的最大连接数。
该值应根据应用的并发连接数进行适当调整，以避免资源浪费和连接超时问题。
- wait_timeout：连接空闲后等待关闭的时间。
默认值为28800秒，可以根据具体需求进行调整。
3. 查询缓存参数- query_cache_type：查询缓存类型。
0表示禁用查询缓存，1表示启用，2表示只缓存SQL_NO_CACHE标记的查询结果。
- query_cache_size：查询缓存大小。
指定用于存储查询缓存的内存大小。
二、调优方法在配置参数之前，我们需要先了解数据库当前的性能瓶颈。
可以通过以下几种方式进行分析：1. 使用MySQL自带的性能监控工具MySQL提供了一系列的性能监控工具，如：MySQL Performance Schema、MySQL Enterprise Monitor等。
通过这些工具，可以实时监控MySQL的运行状态，获得性能数据。
2. 使用开源的性能监控工具除了MySQL自带的工具，还有一些开源的性能监控工具可以用于MySQL性能分析。
MySQL数据库优化的技巧与诀窍大全
MySQL数据库优化的技巧与诀窍大全1. 索引优化在MySQL中，索引是提高查询性能的关键。
以下是一些索引优化的技巧：- 要为经常进行查询的列创建索引，这将加快查询速度。
- 避免在索引列上使用函数，因为这会导致索引失效。
- 如果某个查询中只返回少量的列，可以考虑创建覆盖索引，这样可以避免查找回表的过程。
2. 数据类型选择选择合适的数据类型对数据库性能有很大的影响。
以下是一些数据类型选择的建议：- 尽量使用较小的数据类型，这样可以减少I/O操作和存储空间的使用。
- 使用整数类型而不是字符串类型来存储数字，因为整数比字符串更容易进行比较和排序。
3. SQL语句优化编写高效的SQL语句可以提高数据库的性能。
以下是一些SQL语句优化的技巧：- 使用JOIN语句来替代子查询，因为JOIN语句通常比子查询更高效。
- 避免使用SELECT *，而是只选择需要的列，这样可以减少I/O操作。
- 使用LIMIT来限制返回的行数，避免返回过多的行。
4. 避免过度规范化规范化是数据库设计中的重要概念，但过度规范化可能导致性能下降。
以下是一些建议：- 避免创建过多的表和关联，这样会增加查询的复杂度和开销。
- 考虑将一些频繁查询的列冗余存储，以减少JOIN操作。
5. 垂直分割与水平分割当数据库中某些表的数据量过大时，可以考虑垂直分割或水平分割来优化性能。
以下是一些分割技巧：- 垂直分割是将一个大表拆分为多个小表，每个小表只包含必要的列。
这样可以减少磁盘I/O操作和锁竞争。
- 水平分割是将一个大表拆分为多个表，每个表只包含部分行。
这样可以提高并发性能和查询速度。
6. 定期备份与优化定期备份是数据库管理的重要工作，同时也可以通过优化操作来提高数据库性能。
以下是一些建议：- 定期备份数据库，以防止数据丢失。
- 通过定期执行OPTIMIZE TABLE来优化表格，以减少碎片和提高性能。
- 清理日志和缓存，以释放磁盘空间和提高数据库响应速度。
mysql优化的几种方法
mysql优化的几种方法MySQL优化的几种方法MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种类型的应用程序中。
在处理大量数据时，MySQL可能面临性能下降的问题。
为了解决这个问题，我们可以采取一些优化技术来提高MySQL 的性能。
本文将介绍一些常见的MySQL优化方法。
1. 合理设计数据库结构在设计数据库时，要根据实际需求合理规划数据表结构。
首先，要明确表之间的关系，采用合适的关联方式。
其次，要遵循数据库规范，使用合适的数据类型和字段长度，避免浪费存储空间。
此外，还可以使用索引来提高查询效率，但需要注意合理创建索引，避免过多或不必要的索引导致性能下降。
2. 优化查询语句查询语句是数据库操作中最常用的操作之一，优化查询语句可以提升MySQL的性能。
首先，要避免使用SELECT *查询所有字段，应该明确指定需要的字段。
其次，要避免使用耗时的JOIN操作，可以通过合理的数据库设计来避免不必要的JOIN。
此外，还可以使用LIMIT关键字限制查询结果的数量，避免返回过多的数据。
3. 优化索引索引是提高查询效率的一种常用技术，合理创建和使用索引可以加快查询速度。
首先，要选择适当的索引类型，如B-Tree索引和Hash索引，根据具体场景选择合适的索引类型。
其次，要适当创建组合索引，将多个字段合并为一个索引，提高查询效率。
此外，要定期维护索引，删除不必要的索引和重建损坏的索引，保持索引的效率。
4. 优化数据表数据表的优化是提高MySQL性能的重要一环。
首先，要避免使用过多的NULL值，因为NULL值需要额外的存储空间和计算成本。
其次，要定期清理无用的数据，删除不必要的记录和表，避免数据过大导致性能下降。
此外，要定期进行表的优化和碎片整理，可以通过使用OPTIMIZE TABLE命令来进行表的优化，可以通过使用ANALYZE TABLE命令来进行碎片整理。
5. 合理配置MySQL参数MySQL有很多可配置的参数，合理配置这些参数可以提高MySQL 的性能。
MySQL千万级别大表,你要如何优化？
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：
单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一 般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
引擎
目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎：
MyISAM
MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：
不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁 不支持事务 不支持外键 不支持崩溃后的安全恢复 在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引 支持延迟更新索引，极大提升写入性能 对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用
innodb_log_buffer_size：InnoDB存储引擎的事务日志所使用的缓冲区，一般来说不建议超过32MB
query_cache_size：缓存MySQL中的ResultSet，也就是一条SQL语句执行的结果集，所以仅仅只能针对select语 句。当某个表的数据有任何任何变化，都会导致所有引用了该表的select语句在Query Cache中的缓存数据失 效。所以，当我们的数据变化非常频繁的情况下，使用Query Cache可能会得不偿失。根据命中率 (Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))进行调整，一般不建议太大，256MB可能已经差不多了，大 型的配置型静态数据可适当调大. 可以通过命令show status like 'Qcache_%'查看目前系统Query catch使用大小
Mysql千万级别数据优化方案总结
Mysql千万级别数据优化方案目录目录 (1)一、目的与意义 (1)1) 说明 (1)二、解决思路与根据（本测试表中数据在千万级别） (2)1) 建立索引 (2)2) 数据体现（主键非索引，实际测试结果其中fid建立索引） (2)3) MySQL分页原理 (2)4) 经过实际测试当对表所有列查询时 (3)三、总结 (3)1) 获得分页数据 (3)2) 获得总页数：创建表记录大数据表中总数通过触发器来维护 (3)一、目的与意义1)说明在MySql单表中数据达到千万级别时数据的分页查询结果时间过长，对此进行优达到最优效果，也就是时间最短；(此统计利用的jdbc连接，其中fid为该表的主键;)二、解决思路与根据（本测试表中数据在千万级别）1)建立索引优点：当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作；第二种就是在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。
缺点：当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
2)数据体现（主键非索引，实际测试结果其中fid建立索引）未创建索引：SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10 结果：13.396s创建索引：SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10 结果：2.896sselect * from t_history_data where fid in ( 任意十条数据的id ) 结果：0.141s首先通过分页得到分页的数据的ID,将ID拼接成字符串利用SQL语句select * from table where ID in （ID字符串）此语句受数据量大小的影响比较小（如上测试）；3)MySQL分页原理MySQL的limit工作原理就是先读取n条记录，然后抛弃前n条，读m条想要的，所以n越大，性能会越差。
MySQL数据库中写入性能优化的方法与技巧
MySQL数据库中写入性能优化的方法与技巧一、简介MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种大型应用中。
而对于很多应用程序来说，数据库的写入性能至关重要。
本文将介绍一些优化MySQL数据库写入性能的方法与技巧。
二、选择合适的存储引擎MySQL提供了多个存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。
每个存储引擎都有其特点和适用场景。
在写入密集型的场景下，InnoDB存储引擎通常表现更好。
因为它支持行级锁和事务，可以提供更好的并发性能和数据的一致性。
而对于读多写少的场景，MyISAM存储引擎可能会更适合。
三、使用批量操作在插入大量数据时，采用批量操作比逐条插入更高效。
可以使用LOAD DATA INFILE语句导入CSV或TXT格式的文件，或者使用多值插入语法INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value1, value2)等。
这样可以减少网络开销和连接开销，提升写入性能。
四、合理设计表结构良好的表结构设计也能提升MySQL数据库的写入性能。
避免使用过多的索引和约束，因为这会增加写入操作的时间。
可以根据具体需求，选择合适的数据类型和字段大小。
此外，将常用的查询字段放在一起，可以减少硬盘I/O，提高查询效率。
五、调整缓存大小MySQL使用了多级缓存来加速查询和写入操作。
其中，InnoDB存储引擎的主要缓存是缓冲池。
通过适当地设置innodb_buffer_pool_size参数，可以调整缓冲池的大小，提升写入性能。
但是也不能设置得过大，因为这会导致内存不足，引发其他性能问题。
六、合理配置日志刷新机制MySQL使用了日志刷新来保证数据的持久性。
但是频繁的日志刷新操作会降低写入性能。
可以通过修改innodb_flush_log_at_trx_commit参数的值，将其设置为合适的数值，来平衡数据安全性和写入性能。
数据优化
mysql千万级数据大表该如何优化?发布：mdxy-dxy 字体：[增加减小] 类型：转载如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下1.数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；2.数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；3.数据查询SQL条件：哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等；4.数据更新类SQL条件：有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中；5.SQL量的统计比，如：SELECT：UPDATE+DELETE：INSERT=多少？6.预计大表及相关联的SQL，每天总的执行量在何数量级？7.表中的数据：更新为主的业务还是查询为主的业务8.打算采用什么数据库物理服务器，以及数据库服务器架构？9.并发如何？10.存储引擎选择InnoDB还是MyISAM？大致明白以上10个问题，至于如何设计此类的大表，应该什么都清楚了！至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类SQL语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是，索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache，以及调整一些参数值：sort_buffer_size,read_buffer_size,read_rnd_buffer_size,join_buffer_size其他人建议：1. 索引, 避免扫描,基于主键的查找,上亿数据也是很快的;2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现;详细出处参考：/article/27912.htm2009-12-10 13:34 [小大] 来源: 中国站长站评论: 0转发至：同时在线访问量继续增大对于1G内存的服务器明显感觉到吃力严重时甚至每天都会死机或者时不时的服务器卡一下这个问题曾经困扰了我半个多月MySQL使用是很具伸缩性的算法，因此你通常能用很少的内存运行或给MySQL更多的被存以得到更好的性能。
如何在MySQL中优化数据库性能？
如何在MySQL中优化数据库性能？在当今数字化的时代，数据库性能的优化对于各种应用程序的高效运行至关重要。
MySQL 作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，其性能优化是开发者和管理员常常需要面对的挑战。
下面我们将探讨一些在 MySQL 中优化数据库性能的关键方法。
首先，合理设计数据库结构是优化性能的基础。
选择合适的数据类型可以节省存储空间并提高查询效率。
例如，如果一个字段的值范围较小，如 0 到 100，使用 TINYINT 类型就比 INT 类型更节省空间。
对于字符串类型，要根据实际长度选择合适的类型，如 VARCHAR 与CHAR。
VARCHAR 适用于长度不固定的字符串，而 CHAR 适用于长度固定且较短的字符串。
索引的使用是提高查询性能的重要手段。
但要注意不要过度索引，因为过多的索引会增加数据插入、更新和删除的开销。
为经常用于查询、连接和排序的字段创建索引，比如主键、外键、经常用于条件判断的字段等。
在创建复合索引时，要注意索引列的顺序，将最常用的列放在前面。
查询优化是提升性能的核心环节。
编写高效的 SQL 查询语句至关重要。
避免在查询中使用 SELECT ，而是明确指定需要的列。
尽量减少子查询的使用，因为子查询可能会导致性能下降。
在可能的情况下，将子查询转换为连接操作。
对于复杂的查询，可以通过逐步分解和测试来优化。
数据库的配置参数也对性能有很大影响。
例如，innodb_buffer_pool_size 用于设置 InnoDB 存储引擎的缓冲池大小，适当增大这个值可以提高数据的读写性能。
max_connections 控制最大连接数，要根据服务器的资源和实际并发需求进行合理设置。
定期进行数据清理和归档可以减轻数据库的负担。
删除不再需要的数据，将历史数据归档到单独的表或数据库中，以减少当前表的数据量，提高查询和操作的速度。
分区是一种有效的性能优化技术。
根据特定的规则将表分成多个分区，可以提高查询和维护的效率。
MySQL对于千万级的大表要怎么优化？
MySQL对于千万级的⼤表要怎么优化？千万级，MySQL实际上确实不是什么压⼒，InnoDB的存储引擎，使⽤的是B+树存储结构，千万级的数据量，基本也就是三到四层的搜索，如果有合适的索引，性能基本也不是问题。
但经常出现的情况是，业务上⾯的增长，导致数据量还会继续增长，为了应对这⽅⾯的问题⽽必须要做扩展了此时可能⾸先需要考虑的就是分表策略了。
当然分表，可能还有其它⼏个原因，⽐如表变⼤了，千万级的数据库，为了减少运维成本，降低风险，就想到了通过分表来解决问题，这都是⽐较合适的。
分表，还有另⼀个⽅⾯的意思，就是在数据量更⼤的情况下，为了分担业务压⼒，将数据表分到不同的实例中去，这样有两⽅⾯的好处：1. 降低业务风险，如果⼀套数据库集群出问题了，那⾄少还有其它的可以服务，这样被影响的业务可能只是⼀部分。
2. 降低运维成本，如果数据库想要做迁移，或者正常维护等操作了，那涉及到的数据量⼩，下线时间短，操作快，从⽽对业务影响也就⼩了。
这种⽅式，我们称之为“分实例”。
分表的话，还是要根据具体的业务逻辑等⽅⾯来做，这⽅⾯有更精彩的回答，我这⾥贴⼀下：========================================分库分表是MySQL永远的话题，⼀般情况下认为MySQL是个简单的数据库，在数据量⼤到⼀定程度之后处理查询的效率降低，如果需要继续保持⾼性能运转的话，必须分库或者分表了。
关于数据量达到多少⼤是个极限这个事⼉，本⽂先不讨论，研究源码的同学已经证实MySQL或者Innodb内部的锁粒度太⼤的问题⼤⼤限制了MySQL提供QPS的能⼒或者处理⼤规模数据的能⼒。
在这点上，⼀般的使⽤者只好坐等官⽅不断推出的优化版本了。
在⼀般运维的⾓度来看，我们什么情况下需要考虑分库分表？⾸先说明，这⾥所说的分库分表是指把数据库数据的物理拆分到多个实例或者多台机器上去，⽽不是类似分区表的原地切分。
原则零：能不分就不分。
【优化】MySQL千万级大表优化解决方案
【优化】MySQL千万级⼤表优化解决⽅案问题概述使⽤阿⾥云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个⽤户上⽹记录表6个⽉的数据量近2000万，保留最近⼀年的数据量达到4000万，查询速度极慢，⽇常卡死。
严重影响业务。
问题前提：⽼系统，当时设计系统的⼈⼤概是⼤学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直⽆法直视。
原开发⼈员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个我尝试解决该问题，so，有个这个⽇志。
⽅案概述⽅案⼀：优化现有mysql数据库。
优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。
缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。
⽅案⼆：升级数据库类型，换⼀种100%兼容mysql的数据库。
优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你⼏乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱⽅案三：⼀步到位，⼤数据解决⽅案，更换newsql/nosql数据库。
优点：没有数据容量瓶颈，缺点：需要修改源程序代码，影响业务，总成本最⾼。
以上三种⽅案，按顺序使⽤即可，数据量在亿级别⼀下的没必要换nosql，开发成本太⾼。
三种⽅案我都试了⼀遍，⽽且都形成了落地解决⽅案。
该过程⼼中慰问跑路的那⼏个开发者⼀万遍 :-)⽅案⼀详细说明：优化现有mysql数据库跟阿⾥云数据库⼤佬电话沟通 and Google解决⽅案 and 问群⾥⼤佬，总结如下（都是精华）：1.数据库设计和表创建时就要考虑性能2.sql的编写需要注意优化4.分区4.分表5.分库1.数据库设计和表创建时就要考虑性能mysql数据库本⾝⾼度灵活，造成性能不⾜，严重依赖开发⼈员能⼒。
也就是说开发⼈员能⼒⾼，则mysql性能⾼。
这也是很多关系型数据库的通病，所以公司的dba通常⼯资巨⾼。
设计表时要注意：表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占⽤额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。
Mysql千万级大表优化策略
Mysql千万级⼤表优化策略1.优化sql以及索引1.1优化sql1、有索引但未被⽤到的情况（不建议）(1)避免like的参数以通配符开头时尽量避免Like的参数以通配符开头，否则数据库引擎会放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
以通配符开头的sql语句，例如：select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G这是全表扫描，没有使⽤到索引，不建议使⽤。
不以通配符开头的sql语句，例如：select * from t_credit_detail where Flistid like '2%'\G很明显，这使⽤到了索引，是有范围的查找了，⽐以通配符开头的sql语句效率提⾼不少。
(2) 避免where条件不符合最左前缀原则。
最左前缀原则：mysql会⼀直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停⽌匹配，⽐如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建⽴(a,b,c,d)顺序的索引，d是⽤不到索引的，如果建⽴(a,b,d,c)的索引则都可以⽤到，a,b,d的顺序可以任意调整（IN和=可以乱序）。
(3) 使⽤！= 或 <> 操作符时尽量避免使⽤！= 或 <>操作符，否则数据库引擎会放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
使⽤>或<会⽐较⾼效。
select * from t_credit_detail where Flistid != '2000000608201108010831508721'\G(4) 避免索引列参与计算应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏表达式操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
select * from t_credit_detail where Flistid +1 > '2000000608201108010831508722'\G(5) 避免对字段进⾏null值判断应尽量避免在where⼦句中对字段进⾏null值判断，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：低效：select * from t_credit_detail where Flistid is null ;可以在Flistid上设置默认值0，确保表中Flistid列没有null值，然后这样查询：⾼效：select * from t_credit_detail where Flistid =0;(6) 避免使⽤or来连接条件应尽量避免在where⼦句中使⽤or来连接条件，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：低效：select * from t_credit_detail where Flistid ='2000000608201108010831508721' or Flistid = '10000200001';可以⽤下⾯这样的查询代替上⾯的 or 查询：⾼效：select from t_credit_detail where Flistid = '2000000608201108010831508721' union all select from t_credit_detail where Flistid = '10000200001';2、避免select *在解析的过程中，会将'*' 依次转换成所有的列名，这个⼯作是通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更多的时间。
mysql-优化-千万级数据SQL查询优化
提高mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验（Mysql索引优化注意）1、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、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null;可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0;3、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4、应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20;可以这样查询：select id from t where num=10union all select id from t where num=20;5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3);对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3;6、下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '李%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
MySQL中的数据库优化和表优化技巧
MySQL中的数据库优化和表优化技巧数据库优化和表优化是提高数据库性能和效率的关键步骤。
在使用MySQL数据库的过程中，针对数据库和表的优化可以帮助我们提高查询速度、降低服务器负载、节约存储空间等。
本文将介绍一些常见的MySQL数据库优化和表优化技巧，希望能帮助读者更好地使用MySQL数据库。
一、数据库优化技巧1. 使用适当的存储引擎MySQL提供了多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。
选择合适的存储引擎对于数据库性能至关重要。
一般而言，InnoDB适用于事务处理型应用，MyISAM 适用于查询型应用。
根据应用需求选择合适的存储引擎，可以提高数据库的效率。
2. 优化数据库结构合理设计数据库结构对于提高数据库性能至关重要。
首先，要正确选择主键和索引。
主键用于唯一标识每一条记录，索引用于提高查询效率。
根据实际需求选择合适的字段作为主键和索引，并注意主键和索引的顺序。
其次，对于大字段或者不经常使用的字段，可以考虑将其设计成单独的表，通过关系连接来获取数据，减少冗余存储。
3. 适当分表分区当表的数据量过大时，查询效率会明显下降。
此时，可以考虑将表进行分表分区。
分表是将原来的大表按照某种规则拆分成多个小表，每个小表处理的数据量减少，查询效率相应提高。
分区是将表按照某种规则划分成多个分区，每个分区在物理上保存为独立的文件，可以提高磁盘IO效率。
4. 合理配置缓冲池MySQL的缓冲池用于存储查询结果、表数据和索引等常用数据，减少磁盘IO操作。
根据服务器的硬件资源和应用负载情况，合理配置缓冲池的大小。
如果缓冲池过小，就容易造成频繁的磁盘IO，影响性能；如果缓冲池过大，会浪费服务器的内存资源。
5. 定期清理无用数据定期清理无用数据可以提高数据库性能和存储空间的利用率。
无用数据包括被删除的记录、过期的数据等。
通过定期删除或者归档无用数据，可以减少数据库的存储空间占用，提高查询效率。
二、表优化技巧1. 选择合适的字段类型和长度在创建表的过程中，根据实际需求选择合适的字段类型和长度。
mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试
ipdatas.MYD 3.99 GB (4,288,979,008 字节)
ipdatas.MYI 1.28 GB (1,377,600,512 字节)
select id from ipdatas order by id asc limit 30000002,10; 25.969s
select id from ipdatas order by id asc limit 40000002,10; 29.860d
select id from ipdatas order by id asc limit 50000002,10; 32.844s
select * from ipdatas limit 60000002,10; 67.891s 75.141s
select id from ipdatas order by id asc limit 10000002,10; 29.438s
select id from ipdatas order by id asc limit 20000002,10; 24.719s
这里面我要说的是如果真的是大数据如果时间需要索引还是最好改成数字字段,索引的大小和查询速度都比时间字段可观。
步入正题:
1.全表搜索
返回结构是67015297条数据
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas;
MySQL数据库的优化方法和技巧
MySQL数据库的优化方法和技巧1. 简介MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，在现代应用程序的数据存储方面占据着重要地位。
然而，随着数据量的增加和访问量的上升，MySQL的性能可能会受到影响。
为了提升MySQL数据库的性能，本文将介绍一些优化方法和技巧。
2. 合理设计数据库模式合理的数据库模式设计是优化MySQL性能的基础。
首先，要将数据分解到不同的表中，并使用适当的关系来建立表之间的联系。
在设计表结构时，要尽量避免使用过多的冗余数据和无效的字段。
3. 适当使用索引索引是提升数据库查询性能的重要工具。
在设计表时，应该根据查询的需求来选择合适的字段建立索引。
但是，过多的索引可能会影响插入和更新操作的性能，所以需要权衡使用索引的数量。
4. 使用查询缓存MySQL提供了查询缓存功能，可以将查询的结果缓存起来，下次相同的查询可以直接从缓存中获取结果，避免了重复查询和计算的开销。
但是，查询缓存的效果在一些场景下可能不佳，比如频繁插入、更新和删除数据的情况下，缓存的命中率会降低。
5. 优化查询语句优化查询语句可以提升MySQL数据库的性能。
需要注意的是，不同的查询语句可能需要不同的优化手段。
一般来说，可以通过以下方式进行优化：- 使用索引：根据查询的条件，使用合适的索引来加速查询。
- 避免全表扫描：尽量使用WHERE子句来过滤结果，避免对整张表进行扫描。
- 限制返回结果：只返回需要的字段，避免查询不必要的字段。
- 使用JOIN查询：合理使用JOIN操作来联结多个表，减少查询的次数。
- 使用子查询：将复杂的查询拆分为多个简单的查询，提高查询效率。
6. 调整缓冲区大小MySQL使用缓冲区来提高数据库的性能。
缓冲区的大小对性能有直接影响，过小的缓冲区可能导致频繁的磁盘读写操作，降低性能。
可以通过调整以下几个参数来优化缓冲区的效果：- innodb_buffer_pool_size：InnoDB存储引擎的缓冲池大小。
Mysql数据库千万级数据查询优化方案.....
Mysql数据库千万级数据查询优化⽅案.....⼀，Mysql数据库中⼀个表⾥有⼀千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？怎么查，谁能告诉我答案？有没有⼈想着，不就⼀条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试，去执⾏下这个SQL看看吧看见了吗，查了100条数据⽤了7.063s。
这能算的上是快速查询吗，估计没⼈能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天就要说说⼤数据时的快速查询了。
⾸先，我演⽰下⼤数据分页查询，我的test表⾥有1000多万条数据，然后使⽤limit进⾏分页测试：select * from test limit 0,100;耗时：0.005sselect * from test limit 1000,100;耗时：0.006sselect * from test limit 10000,100;耗时：0.013sselect * from test limit 100000,100;耗时：0.104sselect * from test limit 500000,100;耗时：0.395sselect * from test limit 1000000,100;耗时：0.823sselect * from test limit 5000000,100;耗时：3.909sselect * from test limit 10000000,100;耗时：10.761s我们发现⼀个现象，分页查询越靠后查询越慢。
这也让我们得出⼀个结论：1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正⽐。
2，mysql的limit语句是很⽅便，但是对记录很多的表并不适合直接使⽤。
对⼤数据量limit分页性能优化说到查询优化，我们⾸先想到的肯定是使⽤索引。
利⽤了索引查询的语句中如果条件只包含了那个索引列，那在这种情况下查询速度就很快了。
因为利⽤索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上⾯，不⽤再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。
MySQL批量千万级数据SQL插入性能优化细读
MySQL批量千万级数据SQL插⼊性能优化细读转⾃：https:///h330531987/article/details/76039795对于⼀些数据量较⼤的系统，⾯临的问题除了查询效率低下，还有就是数据⼊库时间长。
特别像报表系统，可能每天花费在数据导⼊上的时间就会长达⼏个⼩时之久。
因此，优化数据库插⼊性能是很有意义的。
⽹络上的⽜⼈很多，总会有⼀些⼿段可以提⾼insert效率，⼤家跟我⼀起分享⼀下吧：1. ⼀条SQL语句插⼊多条数据。
我们常⽤的插⼊语句⼤都是⼀条⼀个insert，如：1. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)2. VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0);3. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)4. VALUES ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);现在我们将它修改成：1. INSERT INTO `insert_table` (`datetime`, `uid`, `content`, `type`)2. VALUES ('0', 'userid_0', 'content_0', 0), ('1', 'userid_1', 'content_1', 1);【数据对⽐】下⾯是⽹上⽜⼈提供⼀些对⽐数据，分别是进⾏单条数据的导⼊与转化成⼀条SQL语句进⾏导⼊，分别测试1百、1千、1万条数据记录。
通过对⽐，可以发现修改后的插⼊操作能够提⾼程序的插⼊效率。
Mysql limit 优化,百万至千万级快速分页
小小的索引+一点点的改动就使 mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！
通过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP 千万不能用框架，尤其是那种连
$strid.=$rs['id'].','; } $strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出 id 字符串 $db->pagesize=0; //很关键，在不注销类的情况下，将分页清空，这样只需要用一次数据 库连接，不需要再开； $db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");
答案就是：复合索引！ 有一次设计 mysql 索引的时候，无意中发现索引名字可以任取， 可以选择几个字段进来，这有什么用呢？开始的 select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了 where 就不走索引了。抱着试试看 的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试
sql 语句都看不到的框架！因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃！只适合小型应用 的快速开发，对于 ERP,OA，大型网站，数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果 程序员失去了对 sql 语句的把控，那项目的风险将会成几何级数增加！尤其是用 mysql 的 时候，mysql 一定需要专业的 dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差 别可能是上千倍！
千万级的mysql数据库与优化方法
千万级的mysql数据库与优化方法1.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.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：Sql代码可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：Sql代码3.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。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：Sql代码可以这样查询：Sql代码5.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：6.下面的查询也将导致全表扫描：Sql代码若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：Sql代码可以改为强制查询使用索引：8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：应改为:9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：Sql代码应改为:10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：Sql代码这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：13.很多时候用exists 代替in 是一个好的选择：用下面的语句替换：Sql代码14.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。
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千万级的mysql数据库与优化方法
1.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.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
Sql代码
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
Sql代码
3.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。
4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：Sql代码
可以这样查询：
Sql代码
5.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
对于连续的数值，能用between 就不要用in 了：
6.下面的查询也将导致全表扫描：
Sql代码
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：
Sql代码
可以改为强制查询使用索引：
8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：
应改为:
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：Sql代码
应改为:
10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
Sql代码
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
13.很多时候用exists 代替in 是一个好的选择：
用下面的语句替换：
Sql代码
14.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。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select 的效率，但同时也降低了insert 及update 的效率，因为insert 或update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新clustered 索引数据列，因为clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。
若应用系统需要频繁更新clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered 索引。
17.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。
18.尽可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。
如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。
但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代替create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table ，然后drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。
对小型数据集使用FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。
如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON ，在结束时设置SET NOCOUNT OFF 。
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
sql优化方法
使用索引来更快地遍历表。
缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。
在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。
合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说：
a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ，> =,< =)和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引;
b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。
用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。
2、在海量查询时尽量少用格式转换。
3、ORDER BY和GROPU BY：使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT 的性能提高。
4、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
5、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。
如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。
拆开的子句中应该包含索引。
6、只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT
7、尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。
8、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型
9、如果你的数据只有你所知的少量的几个。
最好使用ENUM类型
10、正如graymice所讲的那样，建立索引。