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 wh
1.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。2.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。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可以
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 w
原创
2021-07-27 17:23:33
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最近处理大数据量表头疼了一阵子，表 Trade 600w，仅仅是3个月的数据，以后还要暴涨，还没到3个月，数据查询已经出了问题 ！ 虽然对栏位建立了索引index，但是无条件查询时， count(*) 都要花费1分48秒，实在是接受不了。QQ空间转了一个帖子，说是大数据量处理要注意的问题，第一条就提到了 分区视图(看来我对数据库大数据量的知识还要仔细研读研读)，
场景某后台的功能列表，页面底部为通用分页：总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。使用者常常有疑问： 为何
原创
2022-07-28 13:54:57
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2018-03-08 15:15:13
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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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2021-07-05 15:36:38
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业务中遇到如下场景：每天有400W条左右的数据需要存储，随后使用的时候需要根据一批字段进行检索，且支持分类，其中包含普通字段的检索、模糊匹配、按时间范围检索， 需要支持三个月内的数据检索。1.存储和检索方案mysql单表数据量在过千万之后，读写性能会下降的比较厉害，而该业务场景下，每天产生的时候都有400W条左右，算下来一个月得有1.2亿条数据，三个月就是3.6亿条。说起来，这个量级的数据的检索，
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2023-08-04 21:52:48
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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
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2023-03-21 16:38:56
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一、前言二、关于count的优化三、使用explain获取行数1、关于explain2、关于返回值一、前言这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。二、关于count的优化网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系，然后使用count
《Mysql实例SQL查询语句优化的实用方法总结》要点：本文介绍了Mysql实例SQL查询语句优化的实用方法总结，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。查询语句的优化是SQL效率优化的一个方式,可以通过优化sql语句来尽量使用已有的索引,避免全表扫描,从而提高查询效率.最近在对项目中的一些sql进行优化,总结整理了一些方法.MYSQL实例1、在表中建立索引,优先考虑where、group by使
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2023-08-11 15:29:46
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sql百万数量级查询并插入数据这几天在做一个从数据库中查询数据并添加到新表的程序，记录一下自己遇到的问题，和关于这个过程学习体会。起初，在自己的电脑运行测试少量数据时候并没有太大的感受。之后放到服务器上运行时候，6个小时后代码还是没有结束。这就看出来自己的代码的问题了，所以我果断放弃原先代码，Ctrl+C,停止重新编写。之前在CSDN,百度都查找过sql的查询优化，大多是理论，没有实践操作，作为小
我们在做一个项目，一个网站或一个app时，用户量巨增，当使用的mysql数据库中的表数据达到千万级时，可以从以下方面考滤优化： 1、在设计数据库表的时候就要考虑到优化 2、查询sql语句上的优化 3、从数据库设计上进行结大框架的设计：如分区、分表、分库1、在设计数据库表的时候就要考虑到优化 1、尽可能使用not null定义字段，避免null值字段出现，null值会占用额外的索引空间 2
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2023-06-15 17:27:18
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场景某后台的功能列表，页面底部为通用分页：总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。使用者常常有疑问： 为何
1.mysql的数据查询,大小字段要分开,这个还是有必要的,除非一点就是你查询的都是索引内容而不是表内容,比如只查询id等等2.查询速度和索引有很大关系也就是索引的大小直接影响你的查询效果,但是查询条件一定要建立索引,这点上注意的是索引字段不能太多，太多索引文件就会很大那样搜索只能变慢,3.查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID
对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多，这里还是要感 谢公司提供了这样的一个环境，而且公司让我来做优化工作。当数据库中的记录不超过10万条时，很难分辨出开发人员的水平有多高，当数据库中的记录条数超过 1000万条后，还是蛮能考验开发人员的综合技术能力。 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA，话又说过来专
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 wher
原创
2022-06-20 20:16:29
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对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多，这里还是要感谢公司提供了这样的一个环境，而且公司让我来做优化工作。当数据库中的记录不超过10万条时，很难分辨出开发人员的水平有多高，当数据库中的记录条数超过1000万条后，还是蛮能考验开发人员的综合技术能力。 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA，话又说过来专业的DBA也未必能来我
## 实现MySQL千万级查询时间的步骤
为了实现MySQL千万级查询时间，我们需要经历以下几个步骤：
1. 设计合适的数据模型
2. 选择适当的索引
3. 使用分表技术
4. 优化查询语句
5. 使用缓存技术
接下来，我将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
### 步骤一：设计合适的数据模型
在设计数据模型时，我们需要考虑数据表之间的关系以及数据表中的字段。合理的数据
# Redis 千万级查询性能
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，以其快速、高效的性能而闻名。在应用中，我们经常需要对 Redis 进行查询操作，而当数据量达到千万级别时，如何保证查询性能成为一个关键问题。本文将介绍如何通过优化数据结构和查询过程来提高 Redis 在千万级数据量下的查询性能。
## 1. 优化数据结构
在 Redis 中，数据存储的基本单位是 key-value
