MySQL百萬級數據量分頁查詢方法及其優化建議

這種方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查詢，適用于id遞增的情況。

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應盡量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。 對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

一個不正確的優化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能夠在分頁查詢時事先準備好符合條件的記錄數，隨后只要執行一句 select FOUND_ROWS()； 就能獲得總記錄數。

MySQL處理達到百萬級數據時,如何優化

對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

offset+limit方式的分頁查詢，當數據表超過100w條記錄，性能會很差。主要原因是offset limit的分頁方式是從頭開始查詢，然后舍棄前offset個記錄，所以offset偏移量越大，查詢速度越慢。

你好，你可以根據條件去添加索引，例如：所有mysql索引列類型都可以被索引，對來相關類使用索引可以提高select查詢性能，根據mysql索引數，可以是最大索引與最小索引，每種存儲引擎對每個表的至少支持16的索引。

最好不要給數據庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充數據庫。in 和 not in 也要慎用。您可以在百度上搜索下數據庫搜索優化，更方便一點，在或者是選擇一些好一點的數據庫提供商，比如說騰訊云，阿里云之類的。

在重新啟動的MySQL，記得來溫暖你的數據庫，以確保您的數據在內存和查詢速度快。1 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM從表中刪除所有數據。 最小化的數據在查詢你需要的數據，使用*消耗大量的時間。

PS： 經過實際測試，到了100萬的數據，160萬數據，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分頁最好別讓別人看到10萬條以后的數據，要不然會很慢！就算用索引。

關于mysql處理百萬級以上的數據時如何提高其查詢速度的方法_MySQL

盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。

比較好處理方法是，在初次查詢的時候將這個數據緩存起來，后續使用時直接從緩存中取出。是否掃描了額外的記錄確 定查詢只查詢了需要的數據以后，接下來應該看看查詢過程中是否掃描了過多的數據。

你好，你可以根據條件去添加索引，例如：所有mysql索引列類型都可以被索引，對來相關類使用索引可以提高select查詢性能，根據mysql索引數，可以是最大索引與最小索引，每種存儲引擎對每個表的至少支持16的索引。

offset+limit方式的分頁查詢，當數據表超過100w條記錄，性能會很差。主要原因是offset limit的分頁方式是從頭開始查詢，然后舍棄前offset個記錄，所以offset偏移量越大，查詢速度越慢。

首先，數據量大的時候，應盡量避免全表掃描，應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快數據的檢索速度。

表的數據存在不同的文件夾內，能夠極大的提高查詢速度。橫向分表：1000W條數據不少的，會帶來一些運維壓力，備份的時候，單表備份所需時間會很長，所以可以根據服務器硬件條件進行水平分表，每個表有多少數據為準。

網站題目：Mysql數據量級別怎么 數據庫量級劃分
本文URL：http://vcdvsql.cn/article16/dgeiidg.html

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