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 。
mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化1、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 。
2、添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要 。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的 ， 或者说没有添加更为有效的索引导致 。
3、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 。
4、帮助的人：3487万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 选取最适用的字段属性MySQL 可以很好的支持大数据量的存?。且话闼道? ，数据库中的表越?。谒厦嬷葱械牟檠簿突嵩娇?。
5、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 。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100 ， 1/1000了 。
6、最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库 。in 和 not in 也要慎用 。您可以在百度上搜索下数据库搜索优化，更方便一点，在或者是选择一些好一点的数据库提供商 ， 比如说腾讯云，阿里云之类的 。
MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化这种长事务的运行会导致你删除时，仅只是对数据加了一个删除标记，事实上并没有彻底删除 。此时你若和长事务同时运行的其它事务里再查询，他在查询时可能会把那上千万被标记为删除的数据都扫描一遍 。
【mysql高性能优化 mysql性能优化查询】数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上 ， 而是链式存储在多个碎片的物理空间上 。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较 ， 这就导致用更多的时间 。
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 。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了 。
设置 my.cnf 中的long-query-time 和log-slow-queries 记录服务器那些SQL执行速度比较慢 根据上述情况查看对对应的SQL语句进行优化 优化服务器性能，用RAID5（SAN），加内存本身的升级 ， 提高硬盘I/O性能 。
使用慢查询日志去发现慢查询 。使用执行计划去判断查询是否正常运行 。总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下 –久而久之性能总会变化 。避免在整个表上使用count（*），它可能锁住整张表 。
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