mysql大数据量,行数多少与数据容量,哪个直接影响查询速度?
MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。
曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降。事实上，这个传闻据说最早起源于百度。
并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
详细说来，拆解每个查询消耗的时间，并不是每个步骤都与行数有关。查1行，查10行，网络通讯都是占大部分时间，所以是10倍。但是，如果你一次查10w行，并不会比10w次1行快10w倍，因为大数据量查询本来就慢。
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
1、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。
2、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。
3、使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
面试问题,mysql处理什么数量级的数据时,性能会急剧下降
1、跟mysql版本有关系，如果是7的话，是几千万。但是7之后基本上就不用考虑数据量的问题了。但是这个问题问的不好，因为性能急剧下降不但但是跟数据量这一个因素有关系。
2、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。
3、影响数据库性能的主要因素总结如下：sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。
mysql更新10万条数据要多久
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。
是。一次性插入1000条数据比一个插入N倍的速度会增加，mysql写入100条数据要1000ms。主要技巧是写sql，插入table1中的价值（v1v2v3），（x1x2x3）。
查出两万条数据大概半小时数据库。单从mysql数据库中不加索引前提下，用一个字段查询另一个字段，查询出2w条数据花费半小时。
mysql数据库单表插入速度每秒最高100000rows没问题，在标准配置下。mysql的读写速度跟硬盘的速度，网卡的速度，写入行的数据量，数据在硬盘中的存放位置等等因素都有关系的。要统计这个最好的是进行测试，然后得出一个平均值。
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