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mysql大数据量查询对内存的影响，mysql数据库删除数据

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mysql大数据量,行数多少与数据容量,哪个直接影响查询速度?大量的并发：数据连接数被占满(max_connection默认100，一般把连接数设置得大一些) 。并发量：同一时刻数据库服务器处理的请求数量超高的CPU使用率：CPU资源耗尽出现宕机 。磁盘IO：磁盘IO性能突然下降、大量消耗磁盘性能的计划任务 。
查1行，查10行，网络通讯都是占大部分时间，所以是10倍 。但是，如果你一次查10w行，并不会比10w次1行快10w倍，因为大数据量查询本来就慢 。延伸一下，以前我们做过一个优化，又来用这个case连续讲了4-5年 。
【mysql大数据量查询对内存的影响，mysql数据库删除数据】MySQL22限制的表大小为4GB 。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节） 。
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?。?在它上面执行的查询也就会越快因此，在创建表的时候 ， 为了获得更好的性能 ， 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小 。
MySQL到底能支持多大的数据量(mysql多大数据量会影响性能)其实MySQL单表的上限 ， 主要与操作系统支持的最大文件大小有关 。MySQL表最大能达到多少？MySQL 22 限制的表大小为4GB 。由于在MySQL 23 中使用了MyISAM 存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 _ 1字节） 。
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降 。事实上，这个传闻据说最早起源于百度 。
MySQL服务器的最大并发连接数是16384 。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些 。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置 。网络的带宽 。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显 。
MySQL数据库支持的数据大小是非常大的，可以处理数十亿条记录 。Mysqli是PHP中的一个扩展库，用于连接和操作MySQL数据库 。Mysqli查询支持的数据大小取决于MySQL数据库的版本和配置 。
但是 ， 当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示） 。
敲重点!MySQL数据查询太多会OOM吗?bitsCN.com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最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法 。
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 。但是只添加type为索引查询速度还是很慢，是因为查询的数据量太多了 。
MySQL22限制的表大小为4GB 。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节） 。
单条数据不会影响查询的 。只有在查询时；查询的数据量过大会影响，比如没有分页查询，一次提取上万条记录 。数据库有可能卡死 。
是否查询了不需要的数据是否扫描了额外的记录是否查询了不需要的数据在实际查询中很多时候，会查询了实际需要的数据，然后这些多余的数据会被应用程序丢弃 。这对MySQL来说是额外的开销 ， 同时也会消耗应用服务器的CPU和内存资源 。
索引的优点 合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能 。
MySQL索引太大会不会占用太多的内存??1、可以从下面三点查看原因：MySQL 使用内存，有两个途径 。永久占用的内容 比如全局缓冲区（Global Buffer）类别 ， 是在服务器启动期间从操作系统获得的，不会释放到任何一个别的进程 。
2、索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢 。每修改数据记录 ， 索引就必须刷新一次 。为了在某种程度上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有一个DELAY_KEY_WRITE项 。
3、百万级是正常范围 。mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多 。在同一张表内的话，再多也是没问题的 。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引） 。
mysql耗内存吗?应该怎么处理?所以，当我们一个mysql instance中包含有很多数据库对象（比如很多表的时候）的时候需要适当调整该参数的大小以确保所有的数据都在内存中，以确保效率 。这个参数的内存是否足够还是比较容易知道的 。
key_buffer_size[global]设置的内存区域大小缓存了myisam表的索引 。由于myisam只缓存索引在内存中 ， 并不缓存数据在内存，所以如果内存允许，要让这个参数足够能容纳所有myisam的所有索引来提高性能 。
read_buffer_size=4M read_rnd_buffer_size=16M sort_buffer_size=32M 这三项都是每个线程的内存分配量 就是说要是有100个用户 就要4M*100 16M*100 32M*100=5200M 没有内存了 。
循环中的内存消耗，循环执行过程中的内存管理 。循环中的内存消耗：在MySQL的循环中需要处理大量数据或执行复杂的计算操作 ， 会导致内存消耗增加 。
cache table_open_cache：The number of open tables for all threads.修改为：performance_schema_max_table_instances 2500 table_definition_cache 400 table_open_cache 400 内存使用量会下降不少 。
Watch for these especially now with many storage engines being released for MySQL by various parties.存储引擎 。通常情况下，存储引擎会设置自己的每个线程的全局分配内存，它通常不能像缓存一样可以调节 。
MySQL插入百万条数据对电脑有伤害吗1、百万级是正常范围 。mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多 。在同一张表内的话，再多也是没问题的 。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引） 。
2、由于允许的表尺寸更大 ， MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的 。InnoDB存储引擎将InnoDB表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建 。
3、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 。
4、不高 。Mysql表数据一般达到百万级别，mysql百万级别数据效率不高 ， 查询效率会很低，容易造成表锁 ， 甚至堆积很多连接，直接挂掉；水平分表能够很大程度较少这些压力 。
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