mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?
1、水平拆分方法，根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况。表很大，拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度，同时也降低了索引的层数，提高查询的速度。
2、一般情况表的优化主要是索引，恰当的索引能加快查询的速度，当然索引的建立与表的主要用途有关，特别是表最频繁的操作是查询、添加、删除，查询是按哪些条件进行查询。
3、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
4、可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。
5、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
6、数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。
假如mysql数据库单表有100W行记录,都有哪些方式加快查询速度
先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
优化数据库字段类型。（能用其他的尽量不要用VCHAR）建立储存过程。
．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。
根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。
mysql数据库中,关于数据表性能的问题?
1、在5版本这个对提升吞吐量帮助很小，然后在MySQL 6版本这个提升就非常大了，所以在MySQL5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 6和7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。
2、表存储量，超过百万，查询效率会明显降低。索引类型。
3、- 使用SQL的时候尽量符合自己表定义索引，不要已经索引的字段进行函数计算，这样会导致索引无效 其实性能主要是靠前期的规划，规划设计好，无论是数据库和客户端都按照规划去做，性能一般差不了哪里去。
php+mysql优化,百万至千万级快速分页mysql性能到底能有多高
MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。
在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。
MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。
扫描的行数为1103，cost为4409，明显比之前的快了好几倍。
所以，分页是很重要的一个改进的用户界面，并节省服务器资源。 在本教程中，我会告诉你一个简 怎么使用PHP和MySQL创建个性的网站分页 ？分页起着重要的作用，在任何Web应用程序，具有足够大的数据被分成页。
高速是 MySQL 的显著特性。在 MySQL 中，使用了极快的 B 树磁盘表（MyISAM）和索引压缩；通过使用优化的单扫描多连接，能够极快地实现连接；SQL 函数使用高度优化的类库实现，运行速度极快。
mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
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。
多用业务层的缓存，比如字典库的东西不算多的话，都缓存起来吧，这样用的时候就不用select了。
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。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。
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