⑴ 求教MySQL大数据量查询问题

表的结构再简单,也架不住数据量庞大啊。只有2个字段的表,查询语句上好像也做不出什么优化。个人想法是,防伪码不会经常被查。一般一个防伪码被查个两三次就差不多了吧,是否可以考虑把建立时间较久远的防伪码去除,只保留一段时间以内的。或者按序列号创建时间分表存储数据,时间较为久远的数据单独放一张表;近期的新序列号放在另一张表,增加序列号生成时间字段。但凡在一定的创建时间之前的老序列号,就去查老表老数据,否则就查新表新数据。序列号的生成应该是有规律的吧,大数据只能分表来提升查询效率。

⑵ mysql大数据量联表查询

似乎没有什么可在优化的余地,如果经常这样查询,建个视图吧。还有就是在索引类别是做些选择

⑶ mysql 大数据量的表联合查询慢,如何处理

避免全表查询,建立索引。order by
优化你的sql语句。
在where子句中尽量避免区域查询,例如不等于,大于小于之类的操作符
like语句也会导致全表查询
等等

⑷ 大量 数据 查询 mysql

select * from
(
select * from tableA
left join
select tableB.vcode as Bcode from tableB
on tableA.vcode = tableB.vcode
) X
where Bcode = null
and rownum <= 100000;

⑸ mysql大数据量下的查询与更新

遇到过相似的问题
个人处理经验告诉你
用insert into table (id) values (123456) ON DUPLICATE KEY UPDATE flag =1
代替update table set flag = 1 where id = 123456
谁用谁知道~

⑹ mysql大数据搜索

(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
(2) WHERE子句中的连接顺序.:
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
(3) SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘:
ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间
(4) 减少访问数据库的次数:
ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等;
(5) 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200
(6) 使用DECODE函数来减少处理时间:
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
(7) 整合简单,无关联的数据库访问:
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)
(8) 删除重复记录:
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子:
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
(9) 用TRUNCATE替代DELETE:
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
(10) 尽量多使用COMMIT:
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间

⑺ mysql大数据量查询

表的来结构再简单,也架不住数据自量庞大啊。只有2个字段的表,查询语句上好像也做不出什么优化。个人想法是,防伪码不会经常被查。一般一个防伪码被查个两三次就差不多了吧,是否可以考虑把建立时间较久远的防伪码去除,只保留一段时间以内的。或者按序列号创建时间分表存储数据,时间较为久远的数据单独放一张表;近期的新序列号放在另一张表,增加序列号生成时间字段。但凡在一定的创建时间之前的老序列号,就去查老表老数据,否则就查新表新数据。序列号的生成应该是有规律的吧,大数据只能分表来提升查询效率。

⑻ MySQL大数据量查询,一张表大约有90多万数据,查询结果如下,请高手指点。

你想问什么?如果这3句话是依次执行的,那么当你执行了第一句之后topics表的内容已经被载入专到数属据库的缓存中了,后面2句当然速度贼快。你试试看执行第一句后把数据库重启在执行第二局,再重启再执行第三局看看

⑼ mysql 大数据表 模糊查询 如何提示查询效率

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
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。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法:
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。
2、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。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询:
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率,可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使 用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换:
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、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。
15、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列,因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、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。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据,请注意索引非常有限(只有主键索引)。
21、避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使 用导出表。
23、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。
24、如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、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。
30、尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

⑽ mysql 大数据量查询如何优化,没办法去掉<>和like

其实你这个需要程序和数据库有一致的设计。可考虑分区。
通过电话前缀来分区,以下只是一个形式,不推荐用中文命名,
这样,只要用户不填写电话,那么前三字符就是xxx,自动会放入 ZFU区。

CREATE TABLE Customer
(
ID INT NOT NULL,
Mobile_PerNO CHAR(3) DEFAULT 'xxx',
Mobile VARCHAR(30)
)
PARTITION BY LIST(Mobile_PerNO)
PARTITION 联通186 VALUES IN (133),
PARTITION 移动139 VALUES IN (139),
PARTITION 电信133 VALUES IN (133),
PARTITION ZFU VALUES IN (xxx)
);

其次你过于依赖数据库而成形的程序,用点不客气的话说,那就是耦合极高的设计。
你其实完全可以在注册时,写入验证,一个手机号就能注册一次。左右打掉空格,这样手机上就能建立唯一索引。 使用LIKE ‘133%’ 至少性能上有一定的飞跃。

至于你的第二个SQL, 在时间和发送号码上可以建立索引,然后条件上写入时间。
也可以使用hash方式按照年季度分区。

理论上 性能提升百倍还是一点问题都没有的。

分区资料 看官方文档。