# MySQL 单表百万数据慢的解决方案记录
在实际的业务系统中，面对单表百万条数据的查询与操作时，MySQL数据库的性能往往会成为瓶颈，导致响应速度变慢。为了提升数据库的查询速度，优化系统性能，以下是这个过程的记录，详细的展示了问题的背景、现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化措施。
## 问题背景
在我们公司的客户管理系统中，单表中存储了超过百万条的客户信息。随着用户量的增长，我
本文介绍了线上环境 MySql 更新大表（千万级别大表）结构-删除列操作。一 解需要更新大表1 清楚要操作更新的表情况查看看当前表的数据，如下图：1 数据记录条数2 占用磁盘大小 3 表的列数该表设计具然有122列，非常不合理，第一次看到该表时非常扎心 2 更新大表时注意事项 九百多万条数据都快进入千万级别层次了
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2024-07-31 13:16:12
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# 如何实现"mysql 单表返回百万数据慢"
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何解决“mysql 单表返回百万数据慢”的问题。首先，让我们来看一下整个解决过程的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 分析数据库表结构和索引情况 |
| 2 | 优化查询语句 |
| 3 | 分批处理数据 |
| 4 | 使用缓存 |
现在让我们逐步进行每一步操
原创
2024-05-27 04:01:21
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一、数据库优化包括的方面
数据库优化是一种综合性的技术，并不是通过某一种方式让数据库效率提高很多，而是通过多方面的提高，从而使得数据库性能提高。
主要包括： 1、表的设计合理化（3范式） 2、给表添加合适的索引，如何使用索引 3、分表技术（水平分割、垂直分割） 4、定时清除数据垃圾，定时碎片整理 5、多用存储过程和触发器 6、对mysql配置进行优化
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2023-08-28 14:10:35
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对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？ 比如银行交易流水记录的查询 限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。 首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间
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2024-08-02 12:04:13
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当单表行数超过500W行或者单表数据容量超过2G时，就会对查询性能产生较大影响，这个时候建议对表进行优化。 其实500W数据只是一个折中的值，具体的数据量和数据库服务器配置以及mysql配置有关，因为Mysql为了提升性能，会把表的索引装载到内存，innodb_buffer_pool_size 足够的情况下，mysql能把全部数据加载进内存，查询不会有问题。 但是，当单表数据库到达某个量级的上
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2023-11-06 14:24:42
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# 如何解决mysql单表数据过百万查询慢的问题
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title 数据库查询优化流程
section 查询优化
查询慢问题->分析数据量: 1d
分析数据量->确定索引: 1d
确定索引->优化SQL: 1d
```
## 2. 表格展示步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-04-07 04:27:55
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说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。MySQL逻辑架构如果能在头脑中构建一幅MySQL
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2023-09-02 22:28:39
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实现"mysql单表百万普通查询慢"的问题，可以从以下几个步骤入手：
**步骤一：创建测试表**
首先，我们需要创建一个测试表，用于模拟实际场景中的单表百万数据查询慢问题。可以使用以下SQL语句创建一个包含百万数据的表：
```sql
CREATE TABLE test_table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
age INT,
原创
2024-01-18 09:27:00
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相信很多人对于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。因为索引是MySQL中比较重点的知识，相信很多人都有一定的了解，尤其是在面试中出现的频率特别高。楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解，而且因为最近在找工作面试，所以单独复习了很多关于索引的知识。但是，我还是图样图森破，直到我被阿里的面试官虐过之后我才知道，自己在索引方面的知识，只是个小学
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2024-10-26 22:59:55
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# 如何实现“mysql 百万数据联表后走全表”
## 1. 整个流程
首先，让我们通过一个表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------------- |
| 1 | 创建两个包含百万数据的表A和表B |
| 2 | 对表A和表B进行联表查询 |
| 3 | 使用全表扫描来
原创
2024-03-17 04:00:56
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# 百万数据的表查询慢mysql
## 摘要
在使用MySQL数据库时，如果表中的数据量达到百万级别，可能会遇到查询慢的问题。本文将介绍导致查询慢的原因，并提供一些优化方法来改善查询性能。
## 目录
1. 慢查询的原因
2. 优化方法
3. 示例代码
4. 总结
## 1. 慢查询的原因
当表的数据量达到百万级别时，查询可能会变得非常缓慢。下面是一些可能导致慢查询的原因：
### 1.1
原创
2023-08-27 07:23:50
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数据库中删除表数据的关键字,最常用的可能就是delete了，另外其实还有drop和truncate两个关键字。老大：drop命令格式：drop table tb ---tb表示数据表的名字,下同。说明：删除内容和定义，释放空间。简单来说就是把整个表去掉.以后要新增数据是不可能的,除非新增一个表。老二：truncate命令格式：drop table tb 
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2023-07-16 18:17:41
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表与表之间的关系 多对一：表1 foreign key 表2，则表1的多条记录对应表2的一条记录。 利用foreign key的原理我们可以制作两张表的多对多，一对一关系。 多对多：表1的多条记录可以对应表2的一条记录，表2的多条记录也可以对应表1的一条记录 一对一：表1的一条记录唯一对应表2的一条记录，反之亦然 理解表与表之间关系的步骤：先确立关系找到多的一方，把关联字段写在
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2024-05-20 16:32:42
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# 实现“mysql count全表数据慢”的方法
## 一、整体流程
为了解决“mysql count全表数据慢”的问题，我们可以采取以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 查看表结构 |
| 步骤二 | 创建索引 |
| 步骤三 | 使用count函数统计数据 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
### 步骤一：查看表结构
首先
原创
2024-06-09 04:28:57
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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： 单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALLINT
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2024-07-05 22:22:45
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1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null
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2024-05-15 20:11:33
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介绍 最近觉得使用shell语言，做一些业务需求，是超爽的事情。——shell魅力等着我们来发现啊。 研究案例：插入100万条记录以便测试使用，主要是想看看索引的威力。 必要性 原来一有什么服务端脚本运行，我先想到的是我擅长点的php，然后在考虑shell，因为shell用起来怪怪的。但是今天我下狠心要用shell把代码写完。 完工之后回头看看，
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2024-06-12 20:03:32
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\G运用 Linux中格式化成竖列的形式例如：explain select * from t \G会将结果竖列显示MySQL开启慢查询日志方法：1)查看mysql是否开启慢查询日志（on表示启用）
show variables like 'slow_query_log';
2)设置没有索引的记录到慢查询日志
set global log_queries_not_using_indexes=on;
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2024-10-15 22:32:07
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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). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.&n
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2024-09-15 14:08:50
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