1.两种查询引擎查询速度（myIsam 引擎 ） InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。 MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。 注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的...

在参与实际项目中，当 MySQL 表的数据量达到百万级时，普通的 SQL 查询效率呈直线下降，而且如果 where 中的查询条件较多时，其查询速度无法容忍。想想可知，假如我们查询淘宝的一个订单详情，如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。...

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3...

查询效率慢的原因： 1：没有加索引或者索引失效 where条件使用如下语句会索引失效：null、！=、、or连接、in（非要使用，可用关键字exist替代）和not in、%abc%； 使用参数：num=@num、表达式操作：where num/2=100、函数操作：where substring（name，1,3）...

（一）索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录，当我们根据条件查询的时候，没有索引，便需要全表扫描，数据量少还可以，一旦数据量超过百万甚至千万，一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多，5秒以上就已经让人难以忍受了。 提升查询速度的方向一是提升硬...

一般，我们在做分页时，用的是语句如下： select * from table LIMIT 5,10; #返回第6-15行数据 但是，如果数据量很大，比如1000万，则利用以上的查询会非常慢，可以利用以下语句进行优化： Select * From table Where ID=( Select ID From table order by ID...

本文主要内容： 1：查询语句where 子句使用时候优化或者需要注意的 2：like语句使用时候需要注意 3：in语句代替语句 4：索引使用或是创建需要注意 假设用户表有一百万用户量。也就是1000000.num是主键 1：对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在wh...

mysql大数据量使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。 在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦。 当一个表数据有几百万的数据的时候成了问题！ 如 * f...

目录 字段类型优化 索引优化 查询 SQL 存储引擎 升级硬件 读写分离 数据缓存 垂直分表 水平分表 当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。 字段类型优化 1、除非单表数据未来会一直不断上涨(例如网络爬虫)，否则不要...

MySql下大数据量级别（1000万+）优化查询和操作方法 一、【原则一】：insert into tb (...) values(...),(...)...; 要比insert into tb (...) values (...);insert into tb (...) values (...);...方式批量插入效率高 【原因】： 这里第二种SQL执行效率高的主...