表结构可能有问题,你用来查询的字段是键么?不是的话在百万数据量时时间长是必然的,还有你的SQL语句,如果有联表查之类的,而表之间的关联和条件有非键项,那慢也是正常的
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
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.
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.
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 where num=0
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where name like '%c%'
若要提高效率,可以考虑全文检索.
对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了：
可以改为强制查询使用索引：
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
①.0、不要在 where 子句中的"="左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引.
①.1、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使 用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致.
这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样：
create table #t(...)
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
最近在弄这个,没有最后的结果,但了解了一些.
①.、设计好数据结果.
分页本来就是数据越多越慢,正常情况下,绝对有条件限制,例如时间
还可以不用limit,用id段查询,弊端是不能断