Mysql中一千万条数据怎么快速查询

目录
  • 普通分页查询
  • 如何优化
    • 偏移量大
    • 采用id限定方式
    • 优化数据量大问题

普通分页查询

当我们在日常工作中遇到大数据查询的时候，第一反应就是使用分页查询。

mysql支持limit语句来选取指定的条数数据，而oracle可以使用rownum来选取

mysql分页查询语句如下：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
  • 第一个参数用来指定第一个返回记录行的偏移量
  • 第二个参数指定返回记录行的最大数目
    • 当相同的偏移量时，数据量越大，花费时间越长
    • 当相同的数据量时，偏移量越大，花费时间越长

如何优化

经过上面的总结，我们可以很清晰的看到当偏移量大，数据量大的时候，查询的时间还是挺多的，所以我们就针对这两种来着手优化

偏移量大

采用子查询方式

我们可以先定位偏移位置的id，然后再查询数据

select * from test limit 1000000,10
select id from test limit 1000000,1
select * from test where id>=(select id from test limit 1000000,1)limit 10

 通过执行我们可以发现，第一条花费时间最大，第三条比第一条稍微好一点，而且子查询使用索引速度更快。

但是只是适用于id递增的情况

采用id限定方式

这种方法要求更高，id必须是连续递增，而且还得计算id的范围，然后使用between，sql如下：

select * from test where id between 1000000 and 1000100 limit 100;
select * from test where id>=1000000 limit 100

结果很快

这里limit是限制了条数，没有采用偏移量

优化数据量大问题

  • 返回结果的数据量也会直接影响速度
  • 减少不需要的列，查询效率会明显提升

到此这篇关于Mysql中一千万条数据怎么快速查询的文章就介绍到这了,更多相关Mysql 快速查询内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

    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 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 3.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

  • mysql千万级数据量根据索引优化查询速度的实现

    (一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引.索引使用得当,能使查询速度提升上千倍,效果惊人. (二)mysql的索引类型: mysql的索引有5种:主键索引.普通索引.唯一索引.全文索引.聚合索引(多列索引).

  • MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解

    MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式详解

    我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键.时间字段,条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中. 唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦,只能通过应用程序来解决.谈谈在Java中的解决思路.其他语言原理类似.这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition,而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器.1. 应用程序级别实现见示意图 electThreadManager 分表数据查询管理器它为分表的每个database or server 建立一个 thread pool

  • mysql千万级数据分页查询性能优化

    mysql数据量大时使用limit分页,随着页码的增大,查询效率越低下. 实验 1.直接使用用limit start, count分页语句: select * from order limit start, count 当起始页较小时,查询没有性能问题,我们分别看下从10, 100, 1000, 10000开始分页的执行时间(每页取20条), 如下: select * from order limit 10, 20 0.016秒 select * from order limit 100, 20

  • MySQL千万级大数据SQL查询优化知识点总结

    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 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 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否

  • 详解MySQL数据库千万级数据查询和存储

    百万级数据处理方案 数据存储结构设计 表字段设计 表字段 not null,因为 null 值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字 0. 数据状态类型的字段,比如 status, type 等等,尽量不要定义负数,如 -1.因为这样可以加上 UNSIGNED,数值容量就会扩大一倍. 可以的话用 TINYINT.SMALLINT 等代替 INT,尽量不使用 BIGINT,因为占的空间更小. 字符串类型的字段会比数字类型占的空间更大,所以尽量用整型代替字符串,很多场景是可以通过编码逻辑来实

  • Mysql中一千万条数据怎么快速查询

    目录 普通分页查询 如何优化 偏移量大 采用id限定方式 优化数据量大问题 普通分页查询 当我们在日常工作中遇到大数据查询的时候,第一反应就是使用分页查询. mysql支持limit语句来选取指定的条数数据,而oracle可以使用rownum来选取 mysql分页查询语句如下: SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset 第一个参数用来指定第一个返回记录行的偏移量 第二个参数指定返回记录行的最大数目 当相同的偏移量时

  • 教你如何6秒钟往MySQL插入100万条数据的实现

    一.思路 往MySQL中插入1000000条数据只花了6秒钟! 关键点: 1.使用PreparedStatement对象 2.rewriteBatchedStatements=true 开启批量插入,插入只执行一次,所有插入比较快. 二. 代码 package test0823.demo1; import java.sql.*; /** * @author : Bei-Zhen * @date : 2020-08-24 0:43 */ public class JDBC2 { //static

  • Mysql快速插入千万条数据的实战教程

    Mysql快速插入千万条数据的实战教程

    一.创建数据库 二.创建表 1.创建 dept表 CREATE TABLE `dept` ( `id` int(11) NOT NULL, `deptno` mediumint(9) DEFAULT NULL, `dname` varchar(20) DEFAULT NULL, `loc` varchar(13) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 2.创建emp表 CREATE TABLE

  • MySQL制作具有千万条测试数据的测试库的方法

    有时候需要制造一些测试的数据,以mysql官方给的测试库为基础,插入十万,百万或者千万条数据.利用一些函数和存储过程来完成. 官方给的测试库地址:https://github.com/datacharmer/test_db 导入官方的数据库,做了一些简化,留下了部门表,员工表和雇佣表三张表,去掉了外键关联.因为是测试数据,日期的对应关系不具备准确性. 必要的函数 生成随机字符串 RAND():生成0~1之间的随机数 FLOOR:向下整数 (FlOOR(1.2)=1) CEILING 向上取整 (

  • Python遍历目录下文件、读取、千万条数据合并详情

    Python遍历目录下文件、读取、千万条数据合并详情

    目录 一.使用Python进行文件和文件夹的判断 二.使用Python完整的获取所有文件及文件夹并读取相应的文件 三.使用Python合并数据 append的使用 一.使用Python进行文件和文件夹的判断 递归 :主要目的就是遍历文件夹和文件 对文件夹和文件进行属性判断 首先对文件夹进行遍历,看文件夹里有什么样的文件,读取出文件夹中的所有文件 import os path= "./data" #路径 files = os.listdir(path) #os.listdir() 方法用

  • mysql 一次向表中插入多条数据实例讲解

    mysql一次插入多条数据: INSERT INTO hk_test(username, passwd) VALUES ('qmf2', 'qmf2'),('qmf3', 'qmf3'),('qmf4', 'qmf4'),('qmf5', 'qmf5') GO 我们先来创建一种表Authors: CREATE TABLE Authors( AuthID SMALLINT NOT NULL PRIMARY KEY, AuthFN VARCHAR(20), AuthMN VARCHAR(20), A

  • access mysql mssql 随机 10条数据的sql语句 原创

    access 随机 10条数据的方法 复制代码 代码如下: select * from table order by rnd(id) 其中rnd(id)中的id为表中的自增长字段access随机显示记录(不重复)解决方案 复制代码 代码如下: <% '-------------------------数据库连接----------------------- Set objConn = Server.CreateObject("ADODB.Connection") objConn.

  • MySQL中利用索引对数据进行排序的基础教程

    MySQL中,有两种方式生成有序结果集:一是使用filesort,二是按索引顺序扫描.利用索引进行排序操作是非常快的,而且可以利用同一索引同时进行查找和排序操作.当索引的顺序与ORDER BY中的列顺序相同且所有的列是同一方向(全部升序或者全部降序)时,可以使用索引来排序.如果查询是连接多个表,仅当ORDER BY中的所有列都是第一个表的列时才会使用索引.其它情况都会使用filesort. MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度.

  • MySQL循环插入千万级数据

    1.创建测试表 CREATE TABLE `mysql_genarate` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uuid` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5999001 DEFAULT CHARSET=utf8; 2.创建一个循环插入的存储过程 CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE

  • php实现只保留mysql中最新1000条记录

    <?php mysql_connect("localhost","root","root"); mysql_select_db("test"); //保留最新的1000条记录 $limit=1000; $query="select `id` from `news`"; $result=mysql_query($query); $num=mysql_num_rows($result); if($num&

随机推荐