# MySQL 单表亿级数据主键查询慢的原因与优化方法
在现代软件开发中，面对亿级数据的存储与查询，如何有效地进行主键查询是每个开发者必须掌握的技巧。本文将细致地为你介绍如何处理 MySQL 单表亿级数据的主键查询，包括运作的流程和相关的代码示例。
## 流程图
我们首先需要了解处理亿级数据的基本流程。以下是我们需要遵循的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[
目录1、造测试数据1.1 建表1.2 插入测试数据2、一般的分页查询：limit2.1 limit简介2.2 举例2.3 测试1 测试查询记录量对时间的影响2 测试查询偏移量对时间的影响3、使用子查询优化 limit4、id限定优化5、使用临时表优化关于数据表的id说明1、造测试数据1.1 建表CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO
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2023-10-19 21:30:35
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引子hello，各位小伙伴，大家好，这篇是mysql的第三篇了，还没看过前两篇的小伙伴可以去看看，对理解这一篇有很大的帮助哦。废话不多说，我们直接开始正文，作为一名java后端开发工程师，我们都知道，数据库中一张表最大存储数据官方建议是在两千万左右，而业界中，大家普遍认为，数据超过五百万了，就可以考虑分库分表了，也就是说，单表数据一般是不会超过五百万的。如何分库分表我们下一篇再聊，这篇，叶子主要想
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2023-05-17 21:29:02
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前言说不定期更新，就不定期更新：)。在翻译关系代数这篇文档的时候，总有一种惴惴不安的感觉伴随着我，其实还是对之前概览的一知半解，而DEMO项目Calcite-example-CSV为了介绍特性，添加了太多代码进来，这虽然很好，因为当你执行代码的时候，就能看到所有特性，但是对于一个新手来讲却未必够友好，我也是这样的一个新手，看着文档里不知所云的概念和代码片段，经常会有挫败感。那不如我们
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2024-10-08 12:26:25
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上一篇Mysql已有亿级数据大表按时间分区，介绍了亿级数据大表如何按时间分区，也留下了一个问题：备份亿级数据大表要耗时多久。本篇将就如何备份亿级数据大表展开讨论。 注意：我这里所说的备份指的是数据从一张表拷贝到另外一张表，也就是说单表备份。创建原表t_send_message_send的sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
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2023-08-31 00:00:49
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我需要在Mysql表中保存约78亿条记录.该表既读写又密集.我必须每小时至少保留20亿记录的插入率.而在桌子上搜索不应超过10秒钟.我们有一个UI,用户可以根据不同的colums属性进行搜索.大多数搜索查询可以像：
> select * from mytable where prop1 =’sip：100008521149’和
PROP2 = ‘asdsa’
order by event_t
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2023-06-13 21:55:13
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处理上亿数据的MySQL单表查询，并期望在秒级内得到结果，是一个具有挑战性的任务。以下是一些策略和最佳实践，可以帮助你优化查询性能：索引优化：确保查询中使用的所有列都已建立适当的索引。避免使用全表扫描，确保查询能够利用索引。使用复合索引来优化多列的查询条件。定期分析索引的使用情况，并删除不再需要的索引以减少维护开销。查询优化：避免在查询中使用不必要的函数和计算，特别是在WHERE子句中。减少JOI
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2024-08-25 23:12:05
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mysql 分表思路 一张一亿的订单表，可以分成五张表，这样每张表就只有两千万数据，分担了原来一张表的压力，分表需要根据某个条件进行分，这里可以根据地区来分表，需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。中间件：根据主表的自增 id 作为中间件（什么样的字段适合做中间件？要具备唯一性）怎么分发？主表插入之后返回一个 id，根据这个 id 和表的数量进行取模，余
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2023-09-07 19:20:15
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# 如何实现“mysql查询亿级数据表”
## 引言
在实际开发中，查询亿级数据表是一项常见的任务。作为一名经验丰富的开发者，我们需要教导新手如何正确地进行这项操作。在本文中，我将以简洁清晰的方式向你介绍如何实现“mysql查询亿级数据表”。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程。我们将通过以下步骤来实现查询亿级数据表的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----
原创
2024-07-04 04:45:02
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# MySQL单表主键查询慢
## 引言
在MySQL数据库中，查询是最常用的操作之一。通常情况下，我们会根据主键来执行查询操作，主键是唯一标识表中每一行的字段。然而，有时候我们可能会遇到查询慢的问题，即使我们使用了主键进行查询。本文将介绍可能导致MySQL单表主键查询慢的原因，并提供相应的解决方案。
## 问题分析
### 1. 数据库设计问题
首先，我们需要确保数据库的表结构和索引的
原创
2023-08-30 05:45:32
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简单介绍一下，四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘)
192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘)
192.168.99.8 双核 4G 500G（机械硬盘）
192.168.99.11 双核 4G 500G（机械硬盘） mongos和conf服务器的配置也是差不多，就不贴出来了，不是很重要。很遗憾的是，片健当初只选择了ID主健，当时一时冲动，
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2024-07-11 21:02:48
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# MySQL 亿级数据最左匹配查询优化
在处理亿级数据的 MySQL 数据库时，最左匹配查询（即对索引的前缀匹配查询）可能会导致性能瓶颈。本篇文章将带你了解如何优化这一类型的查询，通过合理的步骤和代码示例来提升查询性能。
## 文章结构
1. 问题分析
2. 优化步骤
3. 实现代码
4. 结论
## 1. 问题分析
在 MySQL 中，当我们对大表执行最左匹配的查询时，可能会遇到性能
课前导读：本章设计到MySQL数据库的索引和事务操作，索引操作设计的概念内容比较多，但是他涉及到数据库的内部运行效率和使用空间等多方面知识，相比比较重要，也需要进行相关学习。而事务操作更不用多说，是我们进行数据库操作的保障！这方面只是主要是便于面试准备！目录课前导读：一、索引1、概念2、作用3、索引操作4、索引的运行5、索引的数据结构：B+树二、事务1、事务认识：2、事务操作：3、事务四大特性：4
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2024-09-12 12:15:34
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一、概述mysql分库分表一般有如下场景垂直分表(将表分为主表和扩展表)垂直分库(将表按业务归属到不同的库,如订单相关的放到订单库,用户相关的表放到用户库等,这也是我们常说的权限回收其中的一部分)水平拆表(当数据库整体瓶颈还未到时，少量表到达性能瓶颈)水平拆库 & 拆表(数据整体性能到达瓶颈,单一写入出现性能瓶颈)其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybat
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2023-09-05 13:35:10
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大致来说数据库的发展史经历了3个阶段1.Mysql，Oracle的关系型数据库刚开始能支撑很多公司业务的发展互联网的高速发展，数据量越来越大，单表的数据也越来越大，这时候，具体来说MySQL一张表存500w数据比较合适，存的越多，数据量越大，这时候就要拆库拆表，先按业务垂直拆，再数量大小水平拆 拆表的逻辑比较麻烦，这时候就有很多中间件出来了，Mycat，Sharding-jd
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2023-08-10 09:24:33
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当遇到一些复杂的需求时，例如对查询结果进行排序，分组和分页等，MySQL 数据库有着更高级的查询方法以处理更加复杂的需求。一，排序查询在查询完成后，结果集中的数据是按默认顺序排序的。为了方便用户自定义结果集中数据的顺序，MySQL 提供了 ORDER BY 对于查询结果进行排序，具体语法如下：SELECT 字段名1, 字段名2, ....FROM 表名 ORDER BY 字段名1 （ASC/DES
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2023-08-22 18:47:55
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一、基本概念1.数据的读取 页(page)是SQL SERVER可以读写的最小I/O单位。即使只需访问一行,也要把整个页加载到缓存之中，再从缓存中读取数据。物理读取是从磁盘上读取，逻辑读取是从缓存中读取。物理读取一页的开销要比逻辑读取一页的要大得多。SET STATISTICS IO ON--do something...SET STATISTICS
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where及order by 涉及的列上创建索引。因为：索引对查询的速度有着至关重要的影响。2：尽量避免在where字句中对字段进行null值的判断。否则将会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。例如：select id from user where num is null
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2023-08-13 20:50:12
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# 实现“亿级数据mysql查询方案”教程
## 1. 整体流程
以下是实现“亿级数据mysql查询方案”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据库优化 |
| 2 | 分库分表 |
| 3 | 索引优化 |
| 4 | 查询语句优化 |
## 2. 具体步骤
### 2.1 数据库优化
数据库优化是保证数据库性能的基础，可以通过调
原创
2024-03-08 05:51:43
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# MySQL亿级数据查询
## 简介
在大数据时代，随着数据量不断增长，如何高效地查询和处理大规模的数据成了一个重要的挑战。在本文中，我们将探讨如何在MySQL数据库中查询亿级别的数据，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在进行亿级数据查询前，我们需要准备一个包含大量数据的MySQL数据库。首先，我们需要创建一个数据库和表，并插入大量数据。下面是一个示例的MySQL脚本：
```s
原创
2023-10-04 04:08:29
173阅读
