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 。
不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器 。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了 。
【mysql分组查询数量 mysql百万级数据分组查询优化】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 。
MySQL支持大部分引擎创建分区 ， 入MyISAM、InnoDB等；不支持MERGE和CSV等来创建分区 。同一个分区表中的所有分区必须是同一个存储引擎 。值得注意的是，在MySQL8版本中，MyISAM表引擎不支持分区 。
UNION 若是innodb分表，则可以用merge处理 。直接搞一张专门针对统计数据用的汇总表 如果可能的话，不要采用分表的设计，采用表分区，这样就对于查询就不需要特殊处理了 。规划好索引，性能应该不会有问题 。
Mysql某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化?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、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、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 。
4、关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂 。
mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法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 。
使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术 。在处理大量数据时 ， 索引可以显著提高查询速度 。要使用索引，需要在数据库表中添加索引 ， 以便快速查找数据 。
使用order by id可以在查询时使用主键索引 。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题 。
和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多 。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题 。
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 。
mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL ， 这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值 。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型 。
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 。
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 。
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 。
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