189 8069 5689
select (*) from tb_name where create_time xxx； 最终得知是因为这个表数据行数已经超过 一千万了，然后create_time字段又没有索引 。那解决办法肯定是加索引喽。但是这个表是一直在线上运行，很重要和业务部分。
创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的十载时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如发电机维修等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致称扬。
需要。mysql大表建索引由于表中的数据量太大，需要在晚上进行执行，并且需要分开执行。往大表里面添加索引或者添加新字段，不能直接执行，执行时间很长，造成锁表操作，必须借助于pt或者gh-ost等数据库管理工具添加。
mysql无法在建表时把两个字段加一起指定为唯一索引。mysql设置联合唯一索引方法如下：使用Altertable表名addUNIQUEindex索引名(字段1，字段2)语句来设置，它会删除重复的记录，保留一条，然后建立联合唯一索引。
This section describes limits for InnoDB tables， indexes， tablespaces， and other aspects of the InnoDB storage engine.上面就清楚地写着， 1个表最大只能创建64个2级索引。
一千万的条目在时间上建立非聚集索引，用了7分钟，半小时差不多。
1、优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。
2、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
3、要优化此种查询，要么在页面中限制分页数量，要么是优化大偏移量的性能。使用“延迟关联”，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。
4、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。
5、LIMIT 100000， 15；上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。
6、的优化 mysql的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降 来源：一亩三分地博客 MYSQL的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。
1、而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。
2、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。
3、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。
4、mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多。在同一张表内的话，再多也是没问题的。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引）。这样就可以加速了。
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。
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。
当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。
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。
\ 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。