mysql 千万级数据查询速度千万级数据查询优化mysql _千万

本文目录一览：

1、如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库?
2、MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)
3、MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化

如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库?【mysql 千万级数据查询速度千万级数据查询优化mysql】对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。
使用多个值表的 INSERT 语句，可以大大缩减客户端与数据库之间的连接、语法分析等消耗，使得效率比分开执行的单个 INSERT 语句快很多，相关的命令我们会在 SQL 优化详细介绍。
跨库join 只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表只要索引合理，数据量不算大祝好运，望采纳。
mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。
MySQL按月自动创建分区表(千万级大表优化)可以让单表存储更多的数据。分区表的数据更容易维护，可以通过删除与那些数据有关的分区，更容易删除数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。
用mysql的表分区功能（逻辑上还是一个表，对程序来说是透明的），通过分区函数可实现自动分表。
分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化1、这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询，他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍。
2、\ 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。
3、使用慢查询日志去发现慢查询。使用执行计划去判断查询是否正常运行。总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化。避免在整个表上使用count（*），它可能锁住整张表。
4、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。