前面我们讲了如何创建索引以及哪些情况下该创建索引。现在我们来说一下sql优化中的索引如何优化。首先我们需要了解都有哪些纬度可以进行数据库调优：①索引失效，没有充分利用到索引--索引建立②关联查询太多join（设计缺陷或不得已的需求）--sql优化③服务器调优以及各个参数设置（缓冲、线程数等）--调整my.cnf④数据过多--分库分表关于数据库调优的知识点非常分散，看了很多的文档介绍也都是零零散散。
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2023-09-22 15:40:21
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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可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t
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2023-07-13 16:40:08
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如果你对sql优化不了解，请认真看完这篇文章，并跟着文章动手操作一下，这篇文章讲解了所有方面的优化技巧一：基础数据准备二：五百万数据插入上面插入几条测试数据，在使用索引时还需要插入更多的数据作为测试数据，下面就通过存储过程插入500W条数据作为测试数据三：使用索引和不使用索引的比较没有添加索引前一个简单的查询用了1.79秒创建索引，然后再查询可以看到耗时0.00秒，这就是索引的威力四：explai
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。
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2023-07-13 06:53:32
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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1、尽量使用TINYINT、SMALLIN
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2023-07-04 18:44:42
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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 xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看： 优化
原创
2021-07-15 09:58:13
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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。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的
在优化查询中，数据库应用（如MySQL）即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置可达到优化查询的目的。 任何一位数据库程序员都会有这样的体会：高通信量的数据库驱动程序中，一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不仅消耗掉更多的数据库时间，且它将对其他应用组件产生影响。 如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的
一.数据库优化查询的方法1.使用索引：应尽量避免全表扫描，首先考虑在where 以及 order by ,group by 涉及的列上建立索引2.优化SQL语句：1>通过explain(查询优化神器)用来查看SQL语句的执行效果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。通常我们可以对比较复杂的尤其是涉及到多表的SELECT语句，把关键字explain
准备工作一般分页查询使用子查询优化使用 id 限定优化使用临时表优化关于数据表的 id 说明当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history
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2023-08-20 14:48:49
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Mysql大表查询优化，理论上千万级别以下的数据量Mysql单表查询性能处理都是可以的。
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2023-06-26 17:26:38
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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、SMAL
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2023-07-05 19:39:46
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一般MYSQL最基本的分页方式：select*fromcontentorderbyiddesclimit0,10在中小数据量的情况下，这样的SQL足够用了，唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。随着数据量的增加，页数会越来越多，
原创
2021-08-11 10:09:44
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这个优化主要帮一个小伙伴优化的。一、基本情况说明大概情况如下： 1、数据量，不算大，175W左右，一般而言，正常的sql语句，mysql在百万以下，基本不用特意去优化，只要不是写的特别烂，都能3s内跑出来。 2、业务需求，有学生表和打卡表，学生表2W左右，打卡表175W左右，并且打卡表增加速度还是蛮快的，一天两万不到的速度增加，所以优化的必要性还是有的，而且目前就已经不满足业务需求了，超时了。具体
问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
PS：我们知道mysql使用Limit实现了分页查询，在我们平常的Web开发中常用一些通用的分页查询jar包，比如说有名的中国开发者实现的java Pagehelper（Github地址https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper），但是呢只考虑了应用开发中的方便性，没有考虑数据库的性能，用户体验对于互联网时代是非常重要的，应用服务器相应的性能更
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2023-09-01 08:46:50
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# MySQL 数据量多不走索引问题的解决方法
## 引言
在数据库查询中，索引是一种非常重要的工具，可以极大地提高查询性能。然而，当数据量较大时，有时候查询语句并不会走索引，导致查询效率下降。本文将介绍在 MySQL 数据库中，当数据量多时不走索引的问题，并提供解决方案。
## 问题描述
当数据量较大时，查询语句可能不会走索引，这主要有以下几个原因：
1. 索引过期或失效：当数据表的索引过
原创
2023-08-11 05:19:29
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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参考文章：https://www.dexcoder.com/selfly/article/293 Mysql的分页查询十分简单，但是当数据量大的时候一般的分页就吃不消了。 传统分页查询：SELECT c1,c2,cn… FROM table LIMIT n,m MySQL的limit工作原理就是先读
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2017-01-19 16:04:00
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