本文目录一览：
- 1、mysql主从同步4000万数据需要多久
- 2、mysql查询上万条数据要多久
- 3、20万条数据查询时间正常
看你的业务能承受的范围吧，实时性同步要求很高的话，一般来说最好在内一个局域网，百M和或千M交换机 ， 延迟在1ms左右 。掉包率也是一个要考虑的范围 。这个很难通过设置提高的 ， 只能通过优化网络接入质量提升 。
mysql更新10万条数据要三个多小时 。根据查询相关公开信息，批量更新表中某个字段，如果表比较大，每条记录都执行一条update，1秒执行10条数据，10万条数据就要1W秒 ， 3个多小时 。
对于数据库单机部署，在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 7 时 ， 大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS，当遇到一些活动时 ， 查询流量骤然，就需要进行主从分离 。
mysql备份几百万的数据很慢，这个的话其实是有很多的元素导致的 ， 其中最大原因就是因为备份的数据过于庞大所导致的 。
mysql查询上万条数据要多久查出两万条数据大概半小时数据库 。单从mysql数据库中不加索引前提下，用一个字段查询另一个字段，查询出2w条数据花费半小时 。
//首先你的先插入500w条数据 ， 我在mysql中建了一张表 ， 只建了两个字段 。
至少连续7个小时 。单台数据库 ， 四个数据库 ， test1 ， test2，test3，test4，平均个库10G文件 ， 共40G 。
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 。
看这个表的设计怎样，还有你访问的语句怎样 。如果表设计的比较好 ， 关键字段建立了索引，而且你查询语句也用到了索引并起作用，那么查一百多万的数据也是10秒以内的事 。
看你什么样的应用，如果是实时，当然是越短越好 。如果是统计一类非实时项目，10秒以内客户应该都能接受 。不过 ， 一条查询就需要100万条数据清单，这样的应用恐怕很难满足 。稍微多两个客户，服务器就无法响应了 。
20万条数据查询时间正常1、大概三十多秒 。Python是一种使用较多的解释型、高级和通用的编程语言，具有速度快，效率高，准确度高的特点 。
2、如果有20万条数据 ， 5分钟内处理完成，那么每秒最少要处理600多条数据 。
3、oracle插入20万数据要10分钟 。oracle插入数据的因素有很多，正常要10分钟 。因素有数据库存储的性能、数据库临时表空间的大小、表列的多少、索引的多寡、数据插入的代码、提交的方式等 。
4、=1 and agentup=1 order by id desc 312 秒 如果上面的可行，针对这个试试，id，agentup，agentid 。然后再尝试删除第一个索引，试试第一条SQL效果 。索引不要多，多了反而是负担，尤其在修改和写入操作时 。
【mysql30万数据查询30秒优化 mysql30万条记录写多久】5、有几个条件字段就建几个，如果有组合条件查询，那建联合索引） 。第二点，就是按表中的数据，进行表分区 ， 如按时间段进行分区，按区域进行分区 ， 按单位或部门进行分区等 。减少全表扫描 。三，检查一下表空间大少 。
