mysql单表数据量大 mysql为什么单表数据过大查询慢

本文目录一览：

1、php+mysql在数据库里数据大的话查询很慢
2、mysql数据库,表数据量400万以上,求解模糊查询很慢的问题
3、如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?
4、mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法
5、Mysql单表太大,性能受影响求指点

php+mysql在数据库里数据大的话查询很慢1、优化SQL语句（让SQL语句更合理一些）。优化数据库字段类型。（能用其他的尽量不要用VCHAR）建立储存过程。
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、由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，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、打开my.ini，如果是Linux服务器，那就是my.conf；然后在[mysqld]选项下面添加：skip-name-resolve 这个选项的意思是：禁用DNS解析，连接速度会快很多。
5、\ 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。
6、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。
mysql数据库,表数据量400万以上,求解模糊查询很慢的问题覆盖索引。比如表里有id，name ， content字段，要模糊查name，给name建立字段后，只查name，id字段 select id，name from 表 where name like %123%；这样会走索引。
在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）合并排序阶段插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 6 版本之前， MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。
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。
优化数据库字段类型。（能用其他的尽量不要用VCHAR）建立储存过程。
如果mysql里面的数据过多,查询太慢怎么办?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。
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。
利用表分区：这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。
如慢尝试更换网线。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本。mysql支持几十万的数据，响应速度应该是毫秒级的。看了下你的语句，不要用IN了，改INNER JOIN吧，套那么多层IN，肯定没效率。
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。
mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法1、利用表分区：这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。
【mysql单表数据量大 mysql为什么单表数据过大查询慢】2、那么你这时候需要在factdata表上建立（user ， module，dtime）的联合索引。
3、将查询语句放到服务器命令行去跑，如果慢，则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引。
4、还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。例如如图：explain来了解SQL执行的状态explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。
5、第一，MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态，大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。
Mysql单表太大,性能受影响求指点水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
精确的表分区：要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！按天进行表分区，实现大数据量下的高效查询。
索引。这个对性能提升很大，但也比较讲究。尤其用不同的引擎的时候。因为innodb引擎是按索引存，myisam引擎是按数据添加顺序存。基本是要该字段的数据都是唯一的值，类型尽量小等。。但添加索引会增大表大小。
mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量（同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器）。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。
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。