1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。 2应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 3应尽量避免在 wher

第一优化你的sql和索引；第二加缓存，memcached,redis；第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；

1.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：x0dx0aselect id from t where num is nullx0dx0a可以在num上设置默认值0，

千万级数据检索，主要应该在数据库方面处理。但单独的数据库服务器肯定是不行的，需要使用服务器集群，并且把所需数据尽量放置到内存中来。最好的解决方案是采购MY SQL集群，每台服务器内存8G以上（这不算奢侈的配置），这样在几十台服务器以上之后就

1.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。2.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

1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。2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 fr

是的，buffer_cache会影响数据库性能，如果全表扫描在buffer_cache中有命中，就不需要从磁盘中读取数据，这样可以提高查询效率。但是，如果没有命中，都要从磁盘中读取，就会降低查询的性能。1.应尽量避免在 where 子句中对

分页查询一般 DBA 想到的办法是在某个（如ID，create_time)字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。因为如果当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，你会抱怨：我只取10条记

mysql优化无索引查询：SQL&gtCREATE TABLE test_tab (id INT,name VARCHAR(10),age INT,val VARCHAR(10)。1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑

Mysql主从同步延迟发生 现象： pos一直保持不变，并且behind一直在增加， 备库执行： SQL thread State列状态如下： 代表 线程已经从中继日志读取一个事件，可以对事件进行处理了。 查看bin

mysql百万数据查询用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 ex

假定你的图片表为tbpic，评论表tbcomment，图片表有自增id，评论表有自增id，图片id为picid，第二个问题select a.*,b.*  from tbpic a left join tbcomment b on a.id

mysql百万数据查询用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 ex

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

几面：硬件软件及语言硬件抗住软件mysql没设置数据库设计面等语言SQL语句写面些优化技巧1.查询进行优化应尽量避免全表扫描首先应考虑 where 及 order by 涉及列建立索引2.应尽量避免 where 句字段进行 null 值判断

通过limit(具体size请酌情设置）限制一次删除的数据量，然后判断数据是否删除完，增加key_buffer_size，可通过：ALTERTABLEtable_nameREMOVEPARTITIONING删除分区，而不会删除相应的数据。如

前几天工作上遇到一个问题，在mysql数据查询的时候，使用的是in条件，而结果需要根据in来进行排序，当时尝试了几次都没成功，后来在度娘的帮助下，找到了解决办法： select * from table_name where id in

mysql能处理海量数据的。1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或&lt&gt *** 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

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