百万级数据下的mysql深度解析

mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！

一、百万级数据msql测试环境介绍

mysql 在300万条数据（myisam引擎）情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件（正确设置索引）运行时间正常。对于经常进行读取的数据我们建议使用myIsam引擎...

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二、百万数据下mysql分页问题

在开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用limit进行数据的读取。在使用limit进行分页的测试过程中，得到以下数据：

select * from news order by id desc limit 0,10
耗时0.003秒
select * from news order by id desc limit 10000,10
耗时0.058秒
select * from news order by id desc limit 100000,10
耗时0.575秒
select * from news order by id desc limit 1000000,10
耗时7.28秒

我们惊讶的发现mysql在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，100万条起的查询速度已经需要7秒钟。这是一个我们无法接受的数值...

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三、百万数据下mysql条件查询、分页查询的注意事项

接上一节《百万数据mysql分页问题》，我们加上查询条件：

select id from news
where cate = 1
order by id desc
limit 500000 ,10
查询时间 20 秒

好恐怖的速度！！利用第一节《百万数据mysql数据测试环境介绍》知识进行优化...

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四、mysql存储引擎 myIsam和innodb的区别

MySQL有多种存储引擎，MyISAM和InnoDB是其中常用的两种。这里介绍关于这两种引擎的一些基本概念（非深入介绍）。

MyISAM是MySQL的默认存储引擎，基于传统的ISAM类型，支持全文搜索，但不是事务安全的，而且不支持外键。每张MyISAM表存放在三个文件中：frm 文件存放表格定义；数据文件是MYD (MYData)；索引文件是MYI (MYIndex)...

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五、MySQL性能优化的一些经验

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了...

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最后

以上就是鲜艳泥猴桃为你收集整理的百万级数据下的mysql深度解析的全部内容，希望文章能够帮你解决百万级数据下的mysql深度解析所遇到的程序开发问题。

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