mysql数据库查询好慢怎么解决

响应时间扫描的行数返回的行数没有哪个指标能够完全来衡量查询的开销，但它们能够大致反映MySQL内部执行查询时需要访问多少数据，并可以大概推算出查询运行的实际。

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而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于mysql中出现的慢查询，我们可以通过使用索引来提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。

查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

形成了瓶颈效应。查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）。锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)。返回了不必要的行和列。查询语句写的不好，没有很好的优化。

优化你的MySQL查询缓存在MySQL服务器上进行查询，可以启用高速查询缓存。让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一当同一个查询被执行多次时，如果结果是从缓存中提取，那是相当快的。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法

以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法： 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。

开发者习惯性的先使用SELECT语句查询大量的结果，然后由应用查询或者前端展示层再获取前面的N行数据，例如，在新闻网站中查询100条记录，但是只是在页面上显示前10条。

查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

mysql数据量上十万条后,查询慢导致服务器卡有什么解决办法

1、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

2、十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name，...)； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。

3、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

4、如果服务器本地快，但页面查询慢，那就排除了性能问题，考虑网络问题与页面查询语句调用的驱动模块是否有问题。检测网络连接速度，如慢尝试更换网线。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本。

mysql数据量大mysql_store_result特别慢

一旦遇到生产环境上的 MySQL 崩溃，就需要保留现场信息，供分析用。虽然 MySQL 的 error log 中会打印部分信息，但对于比较隐蔽的崩溃，往往显得力不从心。

\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

MySQL查询效率很慢的问题如何分析和解决

这三个指标都会记录到MySQL的慢日志中，所以 检查慢日志记录是找出扫描行数过多查询的办法 。慢查询： 用于记录在MySQL中响应时间超过阈值(long_query_time，默认10s)的语句，并会将慢查询记录到慢日志中。

通过查询日志\x0d\x0a(1)、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。

临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。

学习MySQL如何优化查询速度

以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法： 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。

尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

，这个比较简单：在phpmyadmin中有提供先设计表的时候考虑选择什么样的存储引擎，myisam不支持事务，但查询速度快，不过现在一般采用的都是InnoDB，能符合95%的项目需求。具体的你可以看看两者的区别。

如果查询没有办法找到合适的访问类型，那么解决的最好办法通常就是增加一个合适的索引，这也是我们之前讨论索引的问题。 现在应该明白为什么索引对于查询优化如此重要了。 索引让MySQL以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录 。

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