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mysql两张表合并成一张表 mysql两张表百万数据怎么变快

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百万数据没加索引百万数据没加索引搜索很麻烦 。索引跟类型关系很大，定长字段比变长字段简单，IO消耗小 ， 时间节省 ， 复合索引变长越多就越复杂，其次就是一表多索引 ， 这种情况会衍生各种存储索引结构，就更费时间了 。
总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引 。
会慢 。在关系数据库中 ， 索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单 。
百万级别不算多，但是查询必须待条件的 ，  表需要加索引，看效果，2 对应的查询条件也要加索引看效果 。
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 。
MySQL处理达到百万级数据时,如何优化1、从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等 。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表（2G），你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64 。
2、因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择 。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项 。
3、但是如果是为了使sql达到最优而去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本大大增加，反而增加了数据库的内存的开销 。数据库字段的优化 。
4、关于数据库优化 ， 网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂 。
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...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 。
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 。
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 。
\ 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 。
索引并不是越多越好，索引固然可 以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率 ， 因为 insert 或 update 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 。
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表 。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的） 。
MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议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、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 。
3、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 。-使用游标进行分页查询 。-使用缓存进行分页查询 。
4、上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行 。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中 。
5、W数据基本不用优化的 。走索引就可以了 。上百万了再说吧 。
如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度1、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 。
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、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 。
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、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：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 。
【mysql两张表合并成一张表 mysql两张表百万数据怎么变快】6、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持 。

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