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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
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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。
方法一，从已有大数据表中检索大量数据插入到目标表里;
方法二，编写存储过程，利用循环向数据表中插入大量的固定或有规律变化或随机变化的虚拟数据;
方法三，通过应用程序端编程向目标表插入大量的数据，手法与方法二类似。
行格式为Compact是如何存储大数据的：
[vb] view plain copy
mysql select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 5.1.73 |
+-----------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql show table status like 'row'\G;
*************************** 1. row ***************************
Name: row
Engine: InnoDB
Version: 10
Row_format: Compact
Rows: 1
Avg_row_length: 81920
Data_length: 81920
Max_data_length: 0
Index_length: 0
Data_free: 0
Auto_increment: NULL
Create_time: 2017-01-04 21:46:02
Update_time: NULL
Check_time: NULL
Collation: latin1_swedish_ci
Checksum: NULL
Create_options:
Comment:
1 row in set (0.00 sec)
我们建立一张测试表，插入数据：
[html] view plain copy
CREATE TABLE `row` (
`content` varchar(65532) NOT NULL DEFAULT ''
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
mysql insert into row(content) select repeat('a',65532);
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
我们使用 py_innodb_page_info.py 工具来查看表中的页分布：
[vb] view plain copy
[root@localhost mysql]# python py_innodb_page_info.py -v com/row.ibd
page offset 00000000, page type File Space Header
page offset 00000001, page type Insert Buffer Bitmap
page offset 00000002, page type File Segment inode
page offset 00000003, page type B-tree Node, page level 0000
page offset 00000004, page type Uncompressed BLOB Page
page offset 00000005, page type Uncompressed BLOB Page
page offset 00000006, page type Uncompressed BLOB Page
page offset 00000007, page type Uncompressed BLOB Page
Total number of page: 8:
Insert Buffer Bitmap: 1
Uncompressed BLOB Page: 4
File Space Header: 1
B-tree Node: 1
File Segment inode: 1
可以看出，第4页的 B-tree Node, page level 0000 格式为数据页，存放着MySQL的行数据。 Uncompressed BLOB Page 可以理解为MySQL存放大数据的地方，暂且叫作外部存储页。Compact格式没有将大数据全部放在数据页中，而是将一部分数据放在了外部存储页中。那么，是全部数据在外部存储页中，还是一部分数据。假如是一部分数据，这一部分是多少呢？
我们使用 hexdump -Cv row.ibd 查看一下数据页 B-tree Node, page level 0000 ，也就是第4页：
[vb] view plain copy
3073 0000c000 8c 25 17 57 00 00 00 03 ff ff ff ff ff ff ff ff |.%.W....????????|
3074 0000c010 00 00 00 00 00 07 3a b8 45 bf 00 00 00 00 00 00 |......:?E?......|
3075 0000c020 00 00 00 00 00 02 00 02 03 a6 80 03 00 00 00 00 |.........?......|
3076 0000c030 00 7f 00 05 00 00 00 01 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3077 0000c040 00 00 00 00 00 00 00 00 00 13 00 00 00 02 00 00 |................|
3078 0000c050 00 02 00 f2 00 00 00 02 00 00 00 02 00 32 01 00 |...?.........2..|
3079 0000c060 02 00 1c 69 6e 66 69 6d 75 6d 00 02 00 0b 00 00 |...infimum......|
3080 0000c070 73 75 70 72 65 6d 75 6d 14 c3 00 00 10 ff f1 00 |supremum.?...??.|
3081 0000c080 00 00 00 04 03 00 00 00 00 13 12 80 00 00 00 2d |...............-|
3082 0000c090 01 10 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |..aaaaaaaaaaaaaa|
3083 0000c0a0 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3084 0000c0b0 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3085 0000c0c0 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
....
....
3128 0000c370 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3129 0000c380 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 |aaaaaaaaaaaaaaaa|
3130 0000c390 61 61 00 00 00 02 00 00 00 04 00 00 00 26 00 00 |aa.............|
3131 0000c3a0 00 00 00 00 fc fc 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |....??..........|
3132 0000c3b0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3133 0000c3c0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
3134 0000c3d0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
...
...
4093 0000ffc0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
4094 0000ffd0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
4095 0000ffe0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................|
4096 0000fff0 00 00 00 00 00 70 00 63 01 a1 6c 2b 00 07 3a b8 |.....p.c.?l+..:?|
mysql的最大数据存储量没有最大限制。
最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。
上MySQL 能承受的数据量的多少主要和数据表的结构有关，并不是一个固定的数值。表的结构简单，则能承受的数据量相对比结构复杂时大些。
据D.V.B 团队以及Cmshelp 团队做CMS 系统评测时的结果来看，MySQL单表大约在2千万条记录（4G）下能够良好运行，经过数据库的优化后5千万条记录（10G）下运行良好。
扩展资料
由于MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。
MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。
参考资料来源：百度百科-MySQL数据库
1. 什么是大数据
1. 所谓大数据, 就是大的字节数据,或大的字符数据.
2. 标准 SQL 中提供了如下类型来保存大数据类型:
字节数据类型: tinyblob(256B), blob(64K), mediumblob(16M), longblob(4G)
字符数据类型: tinyclob(256B), clob(64K), mediumclob(16M), longclob(4G)
3. MySql 中处理字符的数据类型名称与 SQL 标准不同:
字符数据类型: tinytext(256B), text(64K), mediumtext(16M), longtext(4G)
// 示例: 把 mp3 保存到数据库中// 需要在 MySql 配置文件中添加如下配置: `max_allowed_packet=10485760`// 因为 MySql 默认不允许数据包传输过大
public class Demo{ // 将 mp3 文件保存到数据库中
public void fun1(){ // 获取连接对象
Connection con = JdbcUtils.getConnection(); // 提供 sql 模板, 获取 PreparedStatement 对象
String sql = "INSERT INTO tab_bin VALUES(?,?,?)";
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql); // 设置 sql 模板参数
pstmt.setInt(1,001);
pstmt.setString(2,"hello.mp3"); // mp3 保存为 blob 类型的数据
// 通过 commons-io 工具类, 将 mp3 转换成 byte[]
Byte[] bytes = IOUtils.toByteArray(new FileInputStream("/Users/姓名/Desktop/hello.mp3")); // 使用 bytes, 创建 Blob 对象
Blob blob = new SerialBlob(bytes);
pstmt.setBlob(3,blob); // 发送 sql 语句
pstmt.executeUpdate();
} // 从数据库中获取 mp3 数据
public void fun2(){ // 获取连接对象
Connection con = JdbcUtils.getConnection(); // 获取 PreparedStatement 对象
String sql = "SELECT * FROM tab_bin";
PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql); // 发送 sql 语句, 返回 ResultSet 对象
ResultSet rs = pstmt.executeQuery(); // 将 rs 中名为 data 列的数据
if(rs.next()){
Blob blob = rs.getBlob("data"); // 把 blob 转换成硬盘上的 mp3 文件
// 1. 通过 blob 得到输入流对象
// 2. 自己创建输出流对象
// 3. 把输入流的数据写入到输出流中
InputStream in = blob.getBinaryStream();
OutputStream out = new FileOutputStream("/Users/姓名/Document/world.mp3"); // 使用工具类中的方法
IOUtils.copy(in,out);
}
}
}
By the end of this course,you will be able to
1.Describe the structure of relational databases,
2.Interpret and create entity relationship diagrams and relational schamas that describe the contents of specific criteria, and retrieve such data from MySQL an teradata databases that contain over one million rows of data.
3.Execute practices that limit the impact of your queries on other coworkers.
4. Summarize rows of data using aggregate function and segment aggregations according to specified variables.
5. Combine and manipulate data from multiple tables, across a database.
6.Retrieve records and compute calculations that are dependent on dynamic data features. And translate data analysis questions into SQL queries.