MySQL查询效率很慢的问题如何分析和解决这三个指标都会记录到MySQL的慢日志中 ， 所以 检查慢日志记录是找出扫描行数过多查询的办法。慢查询： 用于记录在MySQL中响应时间超过阈值(long_query_time ， 默认10s)的语句，并会将慢查询记录到慢日志中 。
通过查询日志\x0d\x0a(1)、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery 。
临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了 。
通过查询日志(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery 。
mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法1、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 。
2、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 。
3、如果要优化查询，实际上要优化其子任务，那么消除其中一些子任务，那么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行的更快 。
4、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 。
5、\ 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 。
6、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 。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法_MySQL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 。
使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法 ， 它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候 ， 性能提高更为明显 。
比较好处理方法是，在初次查询的时候将这个数据缓存起来 ， 后续使用时直接从缓存中取出 。是否扫描了额外的记录确 定查询只查询了需要的数据以后，接下来应该看看查询过程中是否扫描了过多的数据 。
mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法1、\ 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 。
2、十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引 ， 创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name，...)； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称 。
3、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 。
4、这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区 ， 相当于在同一个磁盘上 ， 表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度 。
5、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 。
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