dkfr.net
当前位置:首页 >> mysql查询优化 >>

mysql查询优化

个人认为可以从以下几方面来考虑: 1、作为关系型数据库,是什么原因出现了这种大表?是否可以做表拆分,减少单表字段数量,优化表结构。 2、明确当前表的数据量,这是影响查询速度的因素之一。 3、在保证主键有效的情况下,检查主键索引的字段...

查询的时候通过建索引解决。 举例说明: create table datasources ( year_id smallint unsigned not null, month_id tinyint unsigned not null, datasource_id tinyint unsigned not null, id int unsigned not null, -- needed for uniqueness...

索引创建规则: 1、表的主键、外键必须有索引; 2、数据量超过300的表应该有索引; 3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引; 4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引; 5、索引应该建在选择性高的字...

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。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且...

分表 建索引都解决不了的。 我做个一个700万级数据的搜索。是用sphinx解决的。国内有一个做的 中文版的sphinx 叫coreseek。 相信我,肯定可以解决你的性能问题的。

这个可能跟你查询出来的字段有关,你试试只查询id select id from table where id in (id1,id2.....id200)看看这个的速度,然后再往上加字段,找到是谁慢,然后加索引或者什么处理的。

1. 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 NULL对于大多数数据库都需要特殊处理,mysql也不例外,它需要更多的代码,更多的检查和特殊的索引逻...

那就用sphinx 技术,目前这个是最好的,没有之一。 下面是我百度百科弄过来的,怎么使用还得你自己看白皮书了。 Sphinx的主要特性包括: 高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒); 高速搜索 (2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒); 高可用性 (单CPU...

如何查看mysql语句的优化结果 MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句 1,slow_query_log 这个参数设置为ON,可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。 2,long_query_time 当SQL语句执行时间超过此数值时,就会被记录到日志...

说一下不同引擎的优化,myisam读的效果好,写的效率差,这和它数据存储格式,索引的指针和锁的策略有关的,它的数据是顺序存储的(innodb数据存储方式是聚簇索引),他的索引btree上的节点是一个指向数据物理位置的指针,所以查找起来很快,(in...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.dkfr.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com