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mysql每天6000w数据，mysql 一万条耗时

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为什么说MySQL单表数据不要超过500万行1、所以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制 。官方指出 Innodb 表空间的最大限制为 64 TB 。独享表空间存储方式每个表的数据以一个单独的文件来存放，此时的单表限制，就变成文件系统的大小限制了 。
2、万左右 。根据mysql数据库得知：mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态，此时mysql的BTREE索引树高在3到5之间；而单表最大限已经不再由MySQL限制了，改为电脑容量限制了 。
3、只要索引建得好，没有问题 ， mysql最好不要超过5000w的数据 。
如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?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 。
最有效的解决方法是需要多少记录就查询多少记录，通常会在查询后面加上LIMIT，即： 分页查询 。
\ 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 。
.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） 。2避免频繁创建和删除临时表 ， 以减少系统表资源的消耗 。
mysql查询六千万条数据不到1s正常吗1、如果服务器本地快，但页面查询慢 ， 那就排除了性能问题，考虑网络问题与页面查询语句调用的驱动模块是否有问题 。检测网络连接速度，如慢尝试更换网线 。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包 ， 重新下一个或换一个版本 。
2、张表100个字段 。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询 ， 不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便 。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询 。
3、由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时 ， 其查询速度简直无法容忍 。
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 。
mysql一次性获取几十万数据会怎么样1、其实就跟分页获取数据类似 ， 网上这种例子就比较多了 ， 分段获取你可以把当前获取的最大的自增id存储在文件、数据库或者memcache中，下一段用大于这个做条件，然后遍历完再更新这个数就行了 。
2、一般来说，使用索引的情况下，MySQL可以很快地查询到数十万条数据；不使用索引的情况下，可能会导致性能下降，而每次查询的数据量也会相应减少 。
3、两种方式各有自己的优点 ， 第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务 。第二种方式效果更显著 ， 会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务 。
4、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 。
5、肯定是有问题的 估计你用的肯定是免费的社区共享版 这么大的数据量如果想达到非常好的性能 最好花钱了 。。
6、现在设计数据库时遇到如下问题 ， 有很多类，这些类里有很多内容 。同时每条内容又是有地域区分的 。有同事建议按地区分很多数据库，每个库里都有所有的类 。建议按类分库 ， 地区单独一个表，每个类里都添加一个地区字段 。
mysql如何自动生成大量数据INTERVAL关键字INTERVAL关键字可以用于计算时间间隔，可以有以下用法 。1，直接计算时间间隔 。
本文主要介绍了如何使用mysql完成excel中的数据生成的相关资料，需要的朋友可以参考下 。5，数据提取第五部分是数据提取 ， 也是数据分析中最常见的一个工作 。下面介绍每一种函数的使用方法 。
bitsCN.comMySQL如何快速插入大量数据这几天尝试了使用不同的存储引擎大量插入MySQL表数据，主要试验了MyISAM存储引擎和InnoDB 。下面是实验过程： InnoDB存储引擎 。
Mysql每日百万条数据怎么存储和查询offset limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差 。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大 ， 查询速度越慢 。
写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢 。建议使用缓存memcache ， redis在向你招收哦 。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找 。分布式，搞集群，扩大配置 。
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 。
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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