mysql亿级数据查询（mysql 查询一亿条数据）

本篇目录：

1、mysql数据库如何提高查询效率,单表记录数有几亿条,指定索引效率还是很...2、mysql慢日志切换对性能有影响吗3、php+mysql可以处理亿级的数据吗4、mysql与es查询数据速度原理比较5、浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案6、mysql查询插件路径

mysql数据库如何提高查询效率,单表记录数有几亿条,指定索引效率还是很...

mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

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。

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。

这样，我们又可以提高数据库的性能。使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。

．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

mysql慢日志切换对性能有影响吗

内存占用、影响磁盘写入效率。内存占用：日志数量增加时，缓冲区所需的内存也会增加，会导致内存不足，从而导致系统变慢。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

产生极坏的影响。日志缓冲区最多不必超过数MB，如果将其设置为大于默认值，就会对性能产生极坏的影响。日志缓冲区是小型的，用于短期存储将写入磁盘上的重做日志的变更向量的临时区域。

如果在线业务请求比较频繁的话，会导致瞬间产生大量的日志，一定程度上会影响IOPS性能。

排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。

肯定影响的。常见查询慢的原因常见的话会有如下几种：没有索引或没有用到索引。PS：索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。

php+mysql可以处理亿级的数据吗

1、数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

2、mysql数据库比较灵活，设计的时候功能没有定死，其应用存在弹性。性能方面，oracle的索引和引擎，性能不比mysql高，甚至比mysql低。因为oracle的设计原则是事务优先，性能通过加大硬件投入也就是扩大分布式架构的规模解决。

3、用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。

mysql与es查询数据速度原理比较

mysql底层B-tree 支持矮胖，高胖的时候就很难受，说白了就是数据量多会增加IO操作。ES底层倒排索引。

由于ES是基于RESTfull Web接口的，因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查，并且不需要我们做额外的管理操作就可以直接索引文档，ES已经内置了所有的缺省操作，可以自动帮我们定义类型。

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点。json存储完整复制过来的文本输入，必须一遍又一遍的解析在你调用任何函数的时候。它不支持索引，但你可以为查询创建表达式索引。

mysql同一连接下两个不同数据库查询速度不一样的原因：在第一次建立连接时缓存IP和hostname的映射关系，同一主机的后续连接将直接查看hostcache，而不用再次进行DNS解析。hostcache中会包含IP登录失败的错误信息。

不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性，你可以把它当作nosql来用。MySQL是典型的关系型数据库。如果你的场景是海量数据，要求水平扩展，无事务要求，那么可以用ES，否则还是要MySQL，或者根据业务需求混合使用两种。

浅谈mysql数据库分库分表那些事-亿级数据存储方案

1、基于mybatis分库分表，一般常用的一种是基于spring AOP方式， 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。

2、如何分库分表？两种解决方案：垂直拆分、水平拆分垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。

3、日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。

4、在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。

5、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。

mysql查询插件路径

查找my.cnf文件路径；从上可以看出， 服务器首先会读取/etc/my.cnf文件，如果发现该文件不存在，再依次尝试从后面的几个路径进行读取。

打开mysql查询软件，连接上要查询的mysql连接，点击“查询”按钮。点击“新建查询”，输入：show variables like %char%；。

查询所有文件 这种方法最暴力，就是从根目录下面搜索mysql，这种方法可能时间较长，不过一般几十秒就能搜到了。具体方法如下：cd / find -name mysql 通过locate搜索 这种方法比上面一种快很多，因为它查的是索引。

pid文件路径 文件位置 当mysql实例启动时，会将自己的进程id写入一个文件中——该文件即为pid文件。

\x0d\x0a解决方法：到注册表里HKEY_LOCAL_MECHINE---SYSTEM ---CurrentControlSet 更改查找MySQL项值，然后改路径。\x0d\x0a找到相对的服务，修改ImagePath值为你的路径。

linux mysql安装路径怎么找 方法有几种，查询所有文件 这种方法最暴力，就是从根目录下面搜索mysql，这种方法可能时间较长，不过一般几十秒就能搜到了。

到此，以上就是小编对于mysql 查询一亿条数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

索引