一、基于索引一 善用EXPLAIN做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。 下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据 •type列: 连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别 •key列: 使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式 •key_len列: 索引长度 •rows列: 扫描行数
影响数据库性能的因素：数据库结构（最大的）， 服务器硬件， 操作系统 ，mysql服务器配置良好的数据库逻辑设计和物理设计，是获得高性能的基础。设计数据库结构，不仅仅是考虑到 业务需求，还有考虑到以后需要用到的哪些查询语句进行查询，进而进行设计数据库结构。优化数据库结构，可以使查询的语句尽量的简单。这样需要考虑很多因素的比如进行反范式设计的时候，可以加快一些查询语句的设计，同时也会影响一些查询语句
本次对mysql做了单表亿级数据量的压测。 表的关系简单，只有两个int字段，user_id和company_id，且都增加了索引。 通过python脚本，随机向同一个表随机插入100W、500W、1000W-1E数据，并且记录了每次插入数据所耗时间。 先来看下写入数据的情况吧： python脚本空转： 空转100W：0.14s 空转1000W：1.74s 单次插入1000W条数据：295.11
详解MySQL大表优化方案当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、字段、索引、查询SQL、引擎等。 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
索引能做什么？索引主要做3件事：过滤(filter)，排序或分组(sort/group)，覆盖(cover)。前两个没什么好说的，但并不是每个人都知道什么叫“覆盖索引”。事实上这是个很简单的东西。一个基本查询的工作流如下：1. 使用索引以查找匹配的记录，并得到数据的指针。2. 使用相关数据的指针。3. 返回查询到的记录。当可以使用覆盖索引时，索引将会覆盖查询中的所有字段，因此第二步将会被跳过，于是
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2023-08-11 18:47:03
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项目中使用了mysql数据库，但数据量增长太快，不久到了百万级，很快又到表到了千万级，尝试了各种优化方式，最终效果仍难达到秒级响应，那么引发了我关于数据库选型到一些思考。1、mysql的单表性能瓶颈究竟是多少？曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降。事实上，这个传闻据说最早起源于百度。具体情况大概是这样的，当年的 DBA
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2023-07-01 07:35:24
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# 项目方案：优化 MySQL 处理大量数据量
## 问题描述
在处理大量数据量时，MySQL 可能会面临性能问题。这些问题包括查询速度慢、写入速度慢和存储空间不足等。本项目方案旨在提供一系列解决方案，以优化 MySQL 在处理大量数据量时的性能。
## 1. 数据库设计优化
### 1.1 表结构优化
- 使用正确的数据类型：选择适当的数据类型，以节省存储空间和提高性能。例如，使用INT类
原创
2023-08-01 00:11:43
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# MySQL 单表查询IN优化
在使用 MySQL 数据库进行单表查询时，我们经常会使用 `IN` 关键字来进行多个条件的查询。但是，在某些情况下，当查询的数据量较大时，使用 `IN` 关键字可能会导致性能下降。本文将介绍如何优化这种情况下的查询，并给出相应的代码示例。
## 问题背景
假设我们有一个表 `orders`，包含了大量的订单信息。我们希望查询某些特定用户的订单信息，可以使用以
## mysql 单表exist优化
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B[创建索引]
B --> C[使用EXISTS子查询]
C --> D[使用LEFT JOIN]
D --> E[选择最优方法]
E --> F[结束]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
原创
2023-08-30 06:10:12
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文章目录一、单表查询优化1、单表查询的优化点2、开始优化二、双表查询优化1、双表查询优化点分析2、开始优化（1）左表建立索引（试优化）（2）右表建立索引（试优化）3、双表创建索引建议三、三表查询优化1、三表查询优化点2、开始优化四、子查询优化 一、单表查询优化1、单表查询的优化点现在我创建一个单表，我相信理解这些应该不需要看表了吧，针对问题，优化就完事了！需求：查询 category_id 为1
一、mysql中Query语句优化基本思路和原则：1. 优化更需要优化的 Query一般来说，高并发低消耗（相对）的 Query 对整个系统的影响远比低并发高消耗的 Query大。从对整个系统的影响来分析。一个频繁执行的高并发 Query 的危险性比一个低并发的 Query 要大很多。2. 定位优化对象的性能瓶颈MySQL 的 Query Profiler 是一个使用非常方便的
# MySQL单表数据量过大的优化方案
在实际的应用开发中，我们经常会遇到MySQL单表数据量过大导致查询性能下降的问题。这时我们需要对数据库进行优化，以提升查询效率和降低服务器负载。本文将给出一些解决方案，帮助您优化MySQL单表数据量过大的问题。
### 1. 分表分库
将单张数据量过大的表拆分成多个较小的表，每个表只存储一部分数据。这样可以减轻单个表的压力，提高查询效率。下面是一个示例
原创
2023-08-13 10:40:34
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# 如何优化MySQL8中的单表not in操作
## 介绍
在MySQL数据库中，使用not in操作符可以实现在一个表中查询不在另一个表中的数据。然而，在处理大量数据时，not in操作可能会变得很慢。本文将教你如何优化MySQL8中的单表not in操作，以提高查询效率。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 查
Mysql语句优化范例1：优化语句SELECT * FROM `tbl_order_buy_eta` WHERE `id_order`=1843#通过explain分析语句结果如下
mysql> explain SELECT * FROM `tbl_order_buy_eta` WHERE `id_order`=1843\
原创
2015-04-30 14:11:09
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在java开发过程中我们经常会遇到这样的业务：我们需要查询多张表才能获取到自己所需要的所有字段和数据，一般而言我们有两种方式去解决这个问题，一种是直接多表联查，一种是每张表都去数据库查一次，一般人听到这两种方法肯定下意识的认为每张表都查一次需要建立多次链接并且对数据库压力也很大，肯定是一次全部查询出来更好啊。其实不然，阿里发布的《java开发手册》中就明确指出禁止超过3表以上的join查询，如下图
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2023-08-08 23:40:24
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# 提高MySQL单表过大优化
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[分析表结构和性能问题] --> B[优化表结构]
B --> C[使用合适的索引]
C --> D[优化查询语句]
D --> E[监控和调优]
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
Table
事物的难度远远低于对事物的恐惧 数据库的内部存储结构主要分为数据库、数据表和数据，本文主要说明对数据表的指令操作。使用的数据库版本是8.0.23.1.创建数据表首先执行下面的命令，选择一个数据库进行操作。use 数据库名称;指令如下：create table 数据表名称(字段1名称 字段1数据类型，字段2名称 字段2数据类型…………);mysql> use student;
Database
1.数据库索引：是增加或者删除多余的索引，尽量使用联合索引。同时注意null值对索引的影响 2.像有时数据库数据量大，sql语句in外面与in里面数据量都大的时候，如几十万的时候。把两个集合查询出来在实现层比较。一个用数组ArrayList接收，遍历快。一个用HashSet接收，一次命中，时间复杂度O(1)。 3.如果是分页列表，要注意当数据量大时，如果该分页排序规则复杂，就算是前面100页翻页可
整理自互联网.摘要:接下来这篇是查询优化。其实，大家都知道，查询部分是远远大于增删改的，所以查询优化会花更多篇幅去讲解。本篇会先讲单表查询优化（非索引设计）。然后讲多表查询优化。索引优化设计以及库表结构优化等后面文章再讲。一.单表查询优化:（关于索引，后面再开单章讲解）（1）可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性
# 优化MySQL单表查询所有数据的方法
在使用MySQL数据库时，经常需要查询表中的所有数据。然而，当表的数据量较大时，查询所有数据可能会导致性能问题。在本文中，我们将讨论如何优化MySQL单表查询所有数据的方法，并解决一个实际的问题。
## 实际问题
假设我们有一个`users`表，包含了用户的姓名、年龄、性别等信息。现在我们需要查询该表中所有的用户数据，并按照年龄从小到大进行排序。
