mysql查询优化的几种方法 mysql查询大数据优化

本文目录一览：

1、MySQL处理达到百万级数据时,如何优化
2、MySQL删除千万级数据量导致的慢查询优化
3、mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?

MySQL处理达到百万级数据时,如何优化关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法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查询优化的几种方法 mysql查询大数据优化】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。
然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
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。
\ 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。
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。
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。
mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。分库解决的是数据库端并发量的问题。分库和分表并不一定两个都要上，比如数据量很大，但是访问的用户很少，我们就可以只使用分表不使用分库。
索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
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。
在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。