No.15 mysql百万级数据,如何提高查询速度?(上篇)(一)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: No.15 mysql百万级数据,如何提高查询速度?(上篇)(一)

640.png

前言: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,查阅网上常见的sql优化方法,在这里对大家进行分享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,否则引擎将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。

640.png

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

640.png


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
24天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
MySQL的全文索引查询方法
【8月更文挑战第26天】MySQL的全文索引查询方法
37 0
|
20天前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
115 4
|
23天前
|
自然语言处理 关系型数据库 MySQL
MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
【8月更文挑战第27天】MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
137 62
|
6天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
左外连接:优先右表创建索引,连接字段类型要一致、内连接:驱动表由数据量和索引决定、 join语句原理、子查询优化:拆开查询或优化成连接查询
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
|
8天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL查询(万字超详细版)
本文详细介绍了数据库中的单表和多表查询方法。首先,单表查询包括全列查询、指定列查询及去重查询,其中应避免使用`*`以提高效率。接着,文章讲解了排序查询,包括升序和降序,并展示了如何通过多个字段进行排序。在多表查询部分,本文解释了内连接、外连接(左外连接和右外连接)以及自连接的概念和用法,提供了丰富的代码示例
21 1
MySQL查询(万字超详细版)
|
4天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
技术解析:MySQL中取最新一条重复数据的方法
以上提供的两种方法都可以有效地从MySQL数据库中提取每个类别最新的重复数据。选择哪种方法取决于具体的使用场景和MySQL版本。子查询加分组的方法兼容性更好,适用于所有版本的MySQL;而窗口函数方法代码更简洁,执行效率可能更高,但需要MySQL 8.0及以上版本。在实际应用中,应根据数据量大小、查询性能需求以及MySQL版本等因素综合考虑,选择最合适的实现方案。
24 6
|
4天前
|
关系型数据库 MySQL 数据处理
针对MySQL亿级数据的高效插入策略与性能优化技巧
在处理MySQL亿级数据的高效插入和性能优化时,以上提到的策略和技巧可以显著提升数据处理速度,减少系统负担,并保持数据的稳定性和一致性。正确实施这些策略需要深入理解MySQL的工作原理和业务需求,以便做出最适合的配置调整。
27 6
|
2天前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL 查询优化方法
在数据库应用中,高效的查询性能至关重要。本文探讨了常用的 MySQL 查询优化方法,包括索引优化(选择合适的索引字段、复合索引、定期维护索引)、查询语句优化(避免全表扫描、限制返回行数、避免使用不必要的函数)、表结构优化(选择合适的数据类型、分区表、定期清理无用数据)及数据库配置优化(调整缓存大小、优化存储引擎参数)。通过这些方法,可以显著提高 MySQL 的查询性能,为应用程序提供更好的用户体验。
|
22天前
|
SQL 存储 缓存
MySQL是如何保证数据不丢失的?
文章详细阐述了InnoDB存储引擎中Buffer Pool与DML操作的关系。在执行插入、更新或删除操作时,InnoDB为了减少磁盘I/O,会在Buffer Pool中缓存数据页进行操作,随后将更新后的“脏页”刷新至磁盘。为防止服务宕机导致数据丢失,InnoDB采用了日志先行(WAL)机制,通过将DML操作记录为Redo Log并异步刷新到磁盘,结合双写机制和合理的日志刷新策略,确保数据的持久性和一致性。尽管如此,仍需合理配置参数以平衡性能与数据安全性。
MySQL是如何保证数据不丢失的?
|
21天前
|
自然语言处理 关系型数据库 MySQL
MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
【8月更文挑战第29天】MySQL MATCH 匹配中文 无法查询的问题如何处理?
68 6

热门文章

最新文章