如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度应尽量避免在 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 。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 。
【mysql sql性能优化 mysql企业性能优化】比如常见查询为：select*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10；那么你这时候需要在factdata表上建立（user，module，dtime）的联合索引 。
但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题 。可以使用where in的方式解决：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 。
我们先探讨非高并发量的实现 。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 。
mysql性能优化---获取mysql的行数多少1、至于分析性能差别的时候，可以记住以下几个原则：server层要什么就给什么InnoDB只给必要的值现在的优化器只优化了count（*）的语义为取行数，其它显而易见的优化并没有做 。
2、计数问题如果数据表采用的存储引擎支持事务处理（如InnoDB），你就不应使用COUNT（*）计算数据表中的行数 。这是因为在产品类数据库使用COUNT（*），最多返回一个近似值，因为在某个特定时间，总有一些事务处理正在运行 。
3、在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度） 。
4、优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：选取最适用的字段属性 。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越?。谒厦嬷葱械牟檠簿突嵩娇?。
如何优化MySQLinsert性能经过对MySQL的测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考 。一条SQL语句插入多条数据 。
sql语句中，添加记录的语法为：insert into 表名 （col1 ， col..coln）values（value1，value..valuen）；其中，如果你插入的每一列都是顺序插入，无一缺漏的话，（col1，col..coln）可以省略 。
简单的来说你可以用批量插入，insert into table （key1，key2） values（1，2），（1，2）...当然你可能已经用这种方法了 ， 但结果还是慢，那就先查看你用的是MyISAM还是Innodb 。
mysql调优的几种方式1、关于 MySQL 调优有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度，效率从低到高依次为：替换有问题的硬件 。对 MySQL 进程的设置进行调优 。对查询进行优化 。
2、使用外键 。锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性 。这个时候我们就可以使用外键 。
3、之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作 。
4、第一种方法时替换有问题的硬件 。对MySQL进程的设置进行调优 。对查询进行优化 。替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑 ， 主要原因是数据库会占用大量资源 。不过这种解决方案也就仅限于此了 。
5、mysql数据中有多种索引类型，primarykey ， unique ， normal ， 但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引 。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论 。
MySQL优化(二)——什么影响了MySQL性能sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能 ， 而就像木桶效应一样 。如果其中一个因素严重影响性能 ， 那么整个数据库性能就会严重受阻 。另外 ， 这些影响因素都是相对的 。
网络性能和利用率将影响一般应用程序吞吐量 。检查您是否达到了网络带宽限制 。如果受到网络带宽的限制，协议压缩可以改善结果，但如果不是，则可能会使事情变得更糟 。
再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到操作系统有读IO 。原因是，在数据库对数据页的更改 ， 是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘 ， 这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的 。
MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限 ， 优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多 。
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