1樓：網友
如果ware_type選擇性比較高（即每個ware_type的記錄在總記錄數占比比較小）的話，可以考慮在ware_type上建索引。
2樓：匿名使用者
十萬條資料已經夠多了，通常最好的辦法就是建立索引，建立索引的命令： create index index_name on table_name(index_col_name,..
index_name:這是索引的建立名稱，你自己命乙個名稱。
table_name：這是資料表名稱，你的應該是ware_detail。
index_col_name：為哪一列資料建立索引，這個專案很重要，你的可以寫ware_type，請確保這行是不是數字型別，因為資料型別比字元型別查詢速度更快，最好將這一行設定乙個固定長度，這樣查詢速度更快，如果這個行資料長度能短一點更好，越短就意味著查詢速度越快。
mysql資料量上十萬條後，查詢慢導致伺服器卡有什麼解決辦法
3樓：愛可生雲資料庫
問題我們有乙個 sql，用於找到沒有主鍵 / 唯一鍵的表，但是在 mysql 上執行特別慢，怎麼辦？
實驗我們搭建乙個 mysql 的環境，此處省略搭建步驟。
寫個簡單的指令碼，製造一批帶主鍵和不帶主鍵的表：
執行一下指令碼：
現在執行以下 sql 看看效果：
執行了 ，感覺是非常慢了。
現在用一下 dba 三板斧，看看執行計畫：
感覺有點慘，由於 information_ 是元資料表，沒有必要的統計資訊。
那我們來 show warnings 看看 mysql 改寫後的 sql：
我們格式化一下 sql：
可以看到 mysql 將。
select from a where not in (select x from b) /非關聯子查詢。
轉換成了。select from a where not exists (select 1 from b where = 關聯子查詢。
如果我們自己是 mysql，在執行非關聯子查詢時，可以使用很簡單的策略：
select from a where not in (select x from b where ..非關聯子查詢：
1. 掃瞄 b 表中的所有記錄，找到滿足條件的記錄，存放在臨時表 c 中，建好索引2. 掃瞄 a 表中的記錄，與臨時表 c 中的記錄進行比對，直接在索引裡比對，而關聯子查詢就需要迴圈迭代：
select from a where not exists (select 1 from b where = and ..
) /關聯子查詢掃瞄 a 表的每一條記錄 ra： 掃瞄 b 表，找到其中的第一條滿足 ra 條件的記錄。
顯然，關聯子查詢的掃瞄成本會高於非關聯子查詢。
我們希望 mysql 能先"快取"子查詢的結果（快取這一步叫物化，materialization），但mysql 認為不快取更快，我們就需要給予 mysql 一定指導。
可以看到執行時間變成了 。
\1. 對於 information_schema 中的元資料表，執行計畫不能提供有效資訊。
\2. 通過檢視 mysql 改寫後的 sql，我們猜測了優化器發生了誤判。
\3. 我們增加了 hint，指導 mysql 正確進行優化判斷。
但目前我們的實驗僅限於猜測，猜中了萬事大吉，猜不中就無法做出好的診斷。
4樓：匿名使用者
建索引啊，如果是全文搜尋，做分詞索引，速度就很快了。
mysql update 10w條資料太慢我該如何處理？ 10
5樓：匿名使用者
tel 字段簡歷索引了嗎？
給你個建議，可能你更新的字段都是索引字段，建議先把索引都刪掉，更新完資料之後在建立對應的索引。
如果mysql裡面的資料過多，查詢太慢怎麼辦？
6樓：沃然網路
在資料庫伺服器上面的mysql視窗裡面執行，很快就匯出了100多w記錄到excel裡面。
mysql> select * into outfile '/tmp/rpt_style1_' from `csf_pub`.`rpt_style1_0` ;
query ok, 1628696 rows affected ( sec)
7樓：丿打醬油的
這個有很多方法，第一種優化查詢sql，盡量避免全表檢索，第二種新增聯合索引，第三種採用表分割槽來存放資料，sql直接查對應的分割槽表。
我的mysql5.0在執行查詢10萬條資料的表時很慢呀
8樓：匿名使用者
where order by 都不能執行。
只是order by userid desc的話，對userid做索引。
9樓：匿名使用者
建立索引吧 userid，你的cpu不懂具體型號，不過最好把查詢時間發出來看一下。
mysql資料庫查詢好慢怎麼解決
10樓：麥兜範
28萬條資料量不是很大，字段稍微有點多，如果不加where 條件的話，資料庫判定是查詢所有資料庫，而加了where 條件時，資料庫判定要去詳細的查詢某個資料，所以速度自然會慢，建立索引可以解決您的問題；
create index 索引名 on 表名 (where 條件用到的列名，如有多個就以逗號分隔);
這次在去where 的時候就會快很多。
11樓：吳鐵騎
是不是你的資料庫表中的資料太多啊。
使用mysql資料庫，超過2萬多條資料時，查詢就非常的緩慢，請問有什麼好的優化方法嗎？
12樓：
如果sql語句沒有優化的空間，那就提高你的記憶體。。
13樓：無厘頭吧
加索引，少連結串列。
查詢盡可能不用連線查詢。
定時刪除無用的資料。
14樓：網友
對資料庫中的表建立索引。
如何提高上百萬級記錄mysql資料庫查詢速度
15樓：愛可生雲資料庫
先安裝 apache spark，查詢資料庫的速度可以提公升10倍。
在已有的 mysql 伺服器之上使用 apache spark （無需將資料匯出到 spark 或者 hadoop 平台上），這樣至少可以提公升 10 倍的查詢效能。使用多個 mysql 伺服器（複製或者 percona xtradb cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的效能提公升。你也可以使用 spark 的快取功能來快取整個 mysql 查詢結果表。
思路很簡單：spark 可以通過 jdbc 讀取 mysql 上的資料，也可以執行 sql 查詢，因此我們可以直接連線到 mysql 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？
對一些需要執行很長時間的查詢（如報表或者bi），由於 spark 是乙個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。mysql 只能為每乙個查詢分配乙個 cpu 核來處理，而 spark 可以使用所有集群節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 spark 中執行 mysql 查詢，這個查詢速度比直接在 mysql 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，spark 可以增加「集群」級別的並行機制，在使用 mysql 複製或者 percona xtradb cluster 的情況下，spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分割槽表時可以在每個分割槽都執行乙個查詢），然後在多個 percona xtradb cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/reduce 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。
mysql，有一張表裡面已經有幾千萬條資料了，網頁訪問時極其緩慢，如何提高檢索速度？
16樓：誦葬花
加索引，還有分頁檢索，sql 當初寫的有問題，你不可能一次性全部都查出來扔給前台吧，那不是扯淡嗎，啥頁面也不可能一次性檢視幾千萬啊，分頁查詢吧。只能從sql語句上更改。
17樓：匿名使用者
一般查詢的話應該有常用的語句的。
比如常見查詢為：
select * from factdata where user='a' and module='b' and dtime between '2012-11-01 00:10:00' and '2012-11-01 00:
那麼你這時候需要在factdata表上建立(user,module,dtime)的聯合索引。
alter table factdata add index i_merge(`user`,`module`,`dtime`);
你可以執行。
explain select * from factdata where user='a' and module='b' and dtime between '2012-11-01 00:10:00' and '2012-11-01 00:
檢視建立索引前面的返回的結果。
假如沒有索引的話，explain會顯示返回查詢全表的資料自然會很慢了。
假如用到了索引的話，可以快速的找到需要查詢的區間裡的資料，往往需要查詢的資料量是全表的1/100,1/1000，那麼這時候花費的時間就是1/100,1/1000了。
18樓：我tm不管
加索引試試，一下是索引建立的規則：
1、表的主鍵、外來鍵必須有索引；
2、資料量超過300的表應該有索引；
3、經常與其他表進行連線的表，在連線欄位上應該建立索引；
4、經常出現在where子句中的字段，特別是大表的字段，應該建立索引；
5、索引應該建在選擇性高的字段上；
6、索引應該建在小字段上，對於大的文字字段甚至超長字段，不要建索引；
7、復合索引的建立需要進行仔細分析；盡量考慮用單字段索引代替：
a、正確選擇復合索引中的主列字段，一般是選擇性較好的字段；
b、復合索引的幾個字段是否經常同時以and方式出現在where子句中？單字段查詢是否極少甚至沒有？如果是，則可以建立復合索引；否則考慮單字段索引；
c、如果復合索引中包含的字段經常單獨出現在where子句中，則分解為多個單字段索引；
d、如果復合索引所包含的字段超過3個，那麼仔細考慮其必要性，考慮減少復合的字段；
e、如果既有單字段索引，又有這幾個欄位上的復合索引，一般可以刪除復合索引；
8、頻繁進行資料操作的表，不要建立太多的索引；
9、刪除無用的索引，避免對執行計畫造成負面影響；
以上是一些普遍的建立索引時的判斷依據。一言以蔽之，索引的建立必須慎重，對每個索引的必要性都應該經過仔細分析，要有建立的依據。因為太多的索引與不充分、不正確的索引對效能都毫無益處：
在表上建立的每個索引都會增加儲存開銷，索引對於插入、刪除、更新操作也會增加處理上的開銷。另外，過多的復合索引，在有單字段索引的情況下，一般都是沒有存在價值的；相反，還會降低資料增加刪除時的效能，特別是對頻繁更新的表來說，負面影響更大。
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