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 。
【mysql并发怎么解决 mysql并发100万】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 。
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 。
mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法1、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 。
2、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 。
3、使用order by id可以在查询时使用主键索引 。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题 。
4、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 。
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 。
超过一百万行的表用什么数据库1、Access存储的记录跟行数无关，每个表最多可存储2G的数据 。但基本上超过100万以上的数据 ， Access就会比较吃力，建议改换其他关系型数据库软件 。Access简介：Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统 。
2、.xlsx格式的excel ， 可以有百万行 。accese能存多少条数据 ， 好像跟硬盘大小有关，你试试 。
3、表与表之间有一定的关系，通过这些关系来存储数据 。Excel目前最大行数是100万行，但是你的电脑打开几万行的数据就会卡死，打开excel的时候，是放到内存里，然后再打开，如果内存不大 ， 就会很卡 。
4、你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表 。思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询 。
5、垂直数据库在早期的Excel版本中并不实用 ， 因为Excel在电子表格中只有很少的行可以使用 。但是由于New Excel可以包含超过一百万行的数据，因此垂直数据库现在很实用 。
6、可以使用第三方软件来打开 。下载CSV splitter，百度搜索 。安装完成后 ， 打开软件，选择要分割的CSV文件，点击浏览 。在这里可以设置所需的分割参数 ， 然后保存目录点击浏览 。最后点击开始，这样就好了 。
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、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 。
5、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集群能支持100万的并发请求吗1、万的并发肯定是可以支持的 。首先肯定要做主从读写分离，然后就要看你写和读各要分配多少台 。mysql cluster不建议你使用，主要还是bug太多了 。这些都需要先进行压力测试 。业务不同，sql的写入和读取也不同 。
2、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 。
3、可以通过调整以下参数来优化并发写入的性能： - max_connections：这个参数表示同时能够连接到MySQL的最大客户端数量，默认值为151 。如果并发写入请求超过了这个限制 ， 那么后续的写入请求将被拒绝 。
4、MySQL和Redis都可以处理大量的并发请求，但具体的性能取决于应用程序的需求 。MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量，而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量 。
