MySQL运行一段时间后各种操作变很慢,重启后问题依旧,什么原因MySQL 加载慢的原因可能有很多，例如计算资源不足、系统层面未进行基本的优化、MySQL 配置不科学等等 。
第一步：检查服务器运行情况 小李首先登录到服务器，使用top命令查看服务器的运行情况 。他发现 ， 服务器的CPU使用率非常高，达到了100% 。这说明服务器正在处理非常繁重的任务，导致运行速度变得缓慢 。
MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长 。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间 ， 像这里开发库的 HDD IOPS 较低 ， 因此面对大量的表空间 ， 校验速度就非常缓慢 。
才能判断是否存在执行计划问题 。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后，很明显的问题 SQL 可能已经很少了，大多都需要去发掘，这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划，并判断是否需要进行优化 。
mysql,有一张表里面已经有几千万条数据了,网页访问时极其缓慢,如何提高...1、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 。
2、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 。
3、将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同 。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力 ， 突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈 。
4、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源 ， 应先create table，然后insert 。
5、我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤 。写个简单的脚本 ， 制造一批带主键和不带主键的表：执行一下脚本：现在执行以下 SQL 看看效果：...执行了 180s，感觉是非常慢了 。
6、数据库分表、分区、分库 分表 通过分表可以提高表的访问效率 。有两种拆分方法：垂直拆分 在主键和一些列放在一个表中，然后把主键和另外的列放在另一个表中 。
MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议1、这种方式的做法是先定位偏移位置的id ， 然后再往后查询，适用于id递增的情况 。
2、添加 添加约束： alter table table-name add index index-name （column[dataName]）自动自增 1，2，。。
3、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 。
4、当数据量较大时，分页分批处理是一种常见的解决方案 。在MySQL中，可以使用limit和offset进行分页查询，但是当数据量较大时，这种查询方式会导致性能下降 。为了解决这个问题，可以采用以下方法：-使用索引进行分页查询 。
5、首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度 。
mysql中三张表关联,20W的数据,查询时间竟然要76s,什么原因能具体点吗？快慢很可能只是个人感受 ， 即使给出精确时间还要考虑硬件性能才能确定快慢 。有些查询就是很慢的，你这个50万主表加4K驱动表对于MYSQL来说也算是很经典的了 。
建议分时间段建立物理表，例如每个月的数据保存在一个物理表中，然后通过写程序控制选择要查询的数据，这样就把数据库服务器的压力转到应用服务器上了 。
最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，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 。
可以看到执行时间变成了 0.67s 。整理 我们诊断的关键点如下：\ 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 。
mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法可以根据条件去添加索引 ， 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 。
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 。
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 。比如： 读第10000到10019行元素（pk是主键/唯一键）.使用order by id可以在查询时使用主键索引 。
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度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、处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度（转） 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 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 。
3、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 。
4、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 。
5、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数据量大查询缓慢怎么办 mysql数据量大查询缓慢】6、和少量数据操作一定是分开的 。大量的数据操作，肯定不是ORM框架搞定的 。
