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MySQL处理达到百万级数据时,如何优化

仔细阅读过guan 方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，guan 方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。

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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。

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。

1、MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

2、从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。

3、索引的优点合适的索引，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。

4、数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

5、查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

1、借助explain（查询优化神器）选择更好的索引和优化查询语句 SQL的Explain通过图形化或基于文本的方式详细说明了SQL语句的每个部分是如何执行以及何时执行的，以及执行效果。

2、SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低，即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。

3、而第三个查询能够使用索引来加快操作。\x0d\x0a必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。

4、处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架：用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

5、非及时更新的数据可以通过缓存来解决，十万级、百万级数据库会存在查询慢的问题，大数据量对查询特别是像那种链接查询和各种条件的查询会很慢很慢这才是数据库的瓶颈当然可以分表等多种解决方案。

6、如果是千万级别的表，不但要正确建索引，而且要定时手工进行收集统计信息维护，不建议系统自动维护，以免影响使用性能。如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。

MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

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