mysql数据大怎么优化 mysql大量数据查询优化

如何优化mysql数据库

对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

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从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。

设置缓存1like效率较低，尽量采用不同的sql查询1 在where后面的字段中尽量不要采用运算和使用mysql中的函数，例如LOWER()等。

添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

的执行生命周期，修改mysql 数据库配置文件，这个步骤一般都是DBA 运维操作. 这个步骤主要是修改mysql的配置文件，比如设置查询缓冲区的大小等等。

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

数据迁移我们从数据库中取出一条旧数据，再通过计算处理后得到想要的新数据，最后将新数据插入新表。不过在获取新数据时遇到如下问题。

将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

如何优化操作大数据量数据库下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

)通过其他字段使用了一个基数很小（很多记录匹配索引键值）的索引键。这种情况下，MySQL认为使用索引键需要大量查找，还不如全表扫描来得更快。

1、添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

2、如何进行mysql的优化_MySQL1，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。

3、选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。

4、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。

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