亿级数据库查询 mysql百万级数据量查询？
mysql百万级数据量查询？
百万级别不多，但查询必须是有条件的。1该表需要索引才能看到效果。2相应的查询条件也需要索引才能看到效果。
为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常常见，也是问题最多的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样，条件排序可以有效地利用索引，性能得到快速提高。
如上例所示，当limit子句变为“limit 100000，50”时，我们会发现，如果只选择了50条语句，为什么会变慢？
，所以我们会觉得很慢。
MYSQL百万级数据单查询，怎么快速查询？
MySQL如何在一秒钟内快速查询数百万数据？1我们应该尽量避免查询在哪里使用的！=或运算符，否则引擎将放弃索引并扫描整个表。2为了优化查询，我们应该尽量避免全表扫描。首先，我们应该考虑在where和order by所涉及的列上构建索引。三。我们应该尽量避免where子句中的空值判断，否则会导致引擎放弃索引，扫描整个表。
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大的文本字段，单个服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb
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