mysql百万数据分页查询4秒,求教怎么优化【mysql百万数据量分页优化，mysql百万条数据怎么优化查询】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 。
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 。
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 。
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 。
另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度 。2．避免或简化排序 应当简化或避免对大型表进行重复的排序 。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤 。
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法 。
mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法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 。
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 。
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 。
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 。
首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度 。
带条件的查询：如果在分页查询中添加了where条件例如 type = a’这样的条件，sql变成 ：这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢 。但是只添加type为索引查询速度还是很慢，是因为查询的数据量太多了 。
mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能 。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快 。
添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要 。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致 。
该类型不是MySQL表的默认类型 。定义的方法是在CREATE TABLE语句中加上engine=INNODB 。如例中所示 。
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 。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了 。
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 。
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