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
那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
对 MySQL 进程的设置进行调优。 对查询进行优化。 替换有问题的硬件通常是我们的第一考虑，主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。
按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。
带条件的查询：如果在分页查询中添加了where条件例如 type = a’这样的条件，sql变成 ：这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢，是因为查询的数据量太多了。
mysql,有一张表里面已经有几千万条数据了,网页访问时极其缓慢,如何提高...
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、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。
3、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。
4、\ 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。
5、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。
6、比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE，DELETE，INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。
mysql中10万条记录查询慢的解决办法?
1、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。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、可以根据条件去添加索引，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。总索引长度为256字节。
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、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。
5、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。
6、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。
php+mysql在数据库里数据大的话查询很慢
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
3、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。
4、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。
如何提高mysql数据库查询语句的效率,表里的记录有上亿条,指定了索引还...
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。总索引长度为256字节。
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。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
根据条件排除记录。如果有多个索引可共选择的话，MySQL通常选择能找到最少记录的那个索引。做表连接查询时从其他表中检索记录。想要在指定的索引字段 key_col 上找到它的 MIN() 或 MAX() 值。
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。
关于mysql查询数据条数很慢和mysql查询缓慢原因和解决方案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。