其實mysql優化方案的問題并不復雜，但是又很多的朋友都不太了解mysql查詢慢的優化方案，因此呢，今天小編就來為大家分享mysql優化方案的一些知識，希望可以幫助到大家，下面我們一起來看看這個問題的分析吧！

php+mysql優化，百萬至千萬級快速分頁mysql性能到底能有多高

百萬級別不算多，但是查詢必須待條件的，1.表需要加索引，看效果，2對應的查詢條件也要加索引看效果。

如何優化Mysql千萬級快速分頁

兩步。

1，垂直分表。拆表，按你的各個應用場景，如微信登錄、qq登錄，每個應用場景一張表，這張表的字段比原表少，僅僅將該場景用到的字段存進去。

2，水平分表。經過第一部后，將每個子表進行水平拆分，。具體方法，比如手機號登錄場景的子表，可按手機號末尾一位取模，再分為10個子表，每個子表數據量百萬級，mysql性能差不多可以忍受。對了，別忘建個索引。

總結一下，要達到的目的無非兩個：瘦表，單表數據量級不要超過百萬級

如何優化MySQL千萬級大表

概述

使用阿里云rdsforMySQL數據庫（就是MySQL5.6版本），有個用戶上網記錄表6個月的數據量近2000萬，保留最近一年的數據量達到4000萬，查詢速度極慢，日常卡死，嚴重影響業務。

老系統，當時設計系統的人大概是大學沒畢業，表設計和SQL語句寫的不僅僅是垃圾，簡直無法直視。原開發人員都已離職，到我來維護，這就是傳說中的維護不了就跑路，然后我就是掉坑的那個！！！

方案概述

方案一：優化現有MySQL數據庫。優點：不影響現有業務，源程序不需要修改代碼，成本最低。缺點：有優化瓶頸，數據量過億就玩完了。

方案二：升級數據庫類型，換一種100%兼容MySQL的數據庫。優點：不影響現有業務，源程序不需要修改代碼，你幾乎不需要做任何操作就能提升數據庫性能，缺點：多花錢。

方案三：一步到位，大數據解決方案，更換newSQL/noSQL數據庫。優點：沒有數據容量瓶頸，缺點：需要修改源程序代碼，影響業務，總成本最高。

優化現有MySQL數據庫數據庫設計

表字段避免null值出現，null值很難查詢優化且占用額外的索引空間，推薦默認數字0代替null。

盡量使用INT而非BIGINT，如果非負則加上UNSIGNED（這樣數值容量會擴大一倍），當然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。

盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME。

單表不要有太多字段，建議在20以內。

用整型來存IP。

索引并不是越多越好，要根據查詢有針對性的創建，考慮在WHERE和ORDERBY命令上涉及的列建立索引，可根據EXPLAIN來查看是否用了索引還是全表掃描。

應盡量避免在WHERE子句中對字段進行NULL值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

值分布很稀少的字段不適合建索引，例如"性別"這種只有兩三個值的字段。

字符字段最好不要做主鍵。

不用外鍵，由程序保證約束。

盡量不用UNIQUE，由程序保證約束。

使用多列索引時注意順序和查詢條件保持一致，同時刪除不必要的單列索引。

使用可存下數據的最小的數據類型，整型<date,time<char,varchar<blob*

使用簡單的數據類型，整型比字符處理開銷更小，因為字符串的比較更復雜。如，int類型存儲時間類型，bigint類型轉ip函數。

使用合理的字段屬性長度，固定長度的表會更快。使用enum、char而不是varchar。

盡可能使用notnull定義字段。

盡量少用text，非用不可最好分表。

查詢頻繁的列，在where，groupby，orderby，on從句中出現的列。

where條件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like字符串+通配符（%）出現的列。

長度小的列，索引字段越小越好，因為數據庫的存儲單位是頁，一頁中能存下的數據越多越好。

離散度大（不同的值多）的列，放在聯合索引前面。查看離散度，通過統計不同的列值來實現，count越大，離散程度越高。

SQL編寫

使用limit對查詢結果的記錄進行限定。

避免select*，將需要查找的字段列出來。

使用連接（join）來代替子查詢。

拆分大的delete或insert語句。

可通過開啟慢查詢日志來找出較慢的SQL。

不做列運算：SELECTidWHEREage+1=10，任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫教程函數、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

SQL語句盡可能簡單：一條SQL只能在一個cpu運算；大語句拆小語句，減少鎖時間；一條大SQL可以堵死整個庫。

OR改寫成IN：OR的效率是n級別，IN的效率是log(n)級別，in的個數建議控制在200以內。

不用函數和觸發器，在應用程序實現。

避免%xxx式查詢。

少用JOIN。

使用同類型進行比較，比如用'123'和'123'比，123和123比。

盡量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

對于連續數值，使用BETWEEN不用IN：SELECTidFROMtWHEREnumBETWEEN1AND5。

列表數據不要拿全表，要使用LIMIT來分頁，每頁數量也不要太大。

分區

分區表的數據更容易維護，可以通過清楚整個分區批量刪除大量數據，也可以增加新的分區來支持新插入的數據。另外，還可以對一個獨立分區進行優化、檢查、修復等操作。

部分查詢能夠從查詢條件確定只落在少數分區上，速度會很快。

分區表的數據還可以分布在不同的物理設備上，從而搞笑利用多個硬件設備。

可以使用分區表賴避免某些特殊瓶頸，例如InnoDB單個索引的互斥訪問、ext3文件系統的inode鎖競爭。

可以備份和恢復單個分區。

一個表最多只能有1024個分區。

如果分區字段中有主鍵或者唯一索引的列，那么所有主鍵列和唯一索引列都必須包含進來。NULL值會使分區過濾無效。

所有分區必須使用相同的存儲引擎。

分表

分表就是把一張大表，按照如上過程都優化了，還是查詢卡死，那就把這個表分成多張表，把一次查詢分成多次查詢，然后把結果組合返回給用戶。

分表分為垂直拆分和水平拆分，通常以某個字段做拆分項。比如以id字段拆分為100張表：表名為tableName_id%100。

但：分表需要修改源程序代碼，會給開發帶來大量工作，極大的增加了開發成本，故：只適合在開發初期就考慮到了大量數據存在，做好了分表處理，不適合應用上線了再做修改，成本太高！！！而且選擇這個方案，都不如選擇我提供的第二第三個方案的成本低！故不建議采用。

分庫升級數據庫

開源數據庫會帶來大量的運維成本且其工業品質和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必須自建數據庫，那么選擇該類型產品。如tiDBpingcap/tidb，CubridOpenSourceDatabaseWithEnterpriseFeatures。

阿里云POLARDB，POLARDB是阿里云自研的下一代關系型分布式云原生數據庫，100%兼容MySQL，存儲容量最高可達100T，性能最高提升至MySQL的6倍。POLARDB既融合了商業數據庫穩定、可靠、高性能的特征，又具有開源數據庫簡單、可擴展、持續迭代的優勢，而成本只需商用數據庫的1/10。

阿里云OcenanBase，淘寶使用的，扛得住雙十一，性能卓著，但是在公測中，我無法嘗試，但值得期待。

阿里云HybridDBforMySQL(原PetaData)，云數據庫HybridDBforMySQL（原名PetaData）是同時支持海量數據在線事務（OLTP）和在線分析（OLAP）的HTAP（HybridTransaction/AnalyticalProcessing）關系型數據庫。

騰訊云DCDB，DCDB又名TDSQL，一種兼容MySQL協議和語法，支持自動水平拆分的高性能分布式數據庫——即業務顯示為完整的邏輯表，數據卻均勻的拆分到多個分片中；每個分片默認采用主備架構，提供災備、恢復、監控、不停機擴容等全套解決方案，適用于TB或PB級的海量數據場景。

hadoop家族。hbase/hive懟上就是了。但是有很高的運維成本，一般公司是玩不起的，沒十萬投入是不會有很好的產出的！

我選擇了阿里云的MaxCompute配合DataWorks，使用超級舒服，按量付費，成本極低。

MaxCompute可以理解為開源的Hive，提供SQL/mapreduce/ai算法/python腳本/shell腳本等方式操作數據，數據以表格的形式展現，以分布式方式存儲，采用定時任務和批處理的方式處理數據。DataWorks提供了一種工作流的方式管理你的數據處理任務和調度監控。

當然你也可以選擇阿里云hbase等其他產品，我這里主要是離線處理，故選擇MaxCompute，基本都是圖形界面操作，大概寫了300行SQL，費用不超過100塊錢就解決了數據處理問題。

MySQL實現批量插入以優化性能的教程

開啟mysql事務，打開MyBatis的DEBUG日志查看執行的SQL，并打印DELETE返回的effectcount

mysql優化教程

MySQL的優化要根據實際業務，并沒有什么通用的優化。

其實其他回答都說的很全，

但是我從比較實際的地方說說吧。

slowLog會記錄MySQL執行過的慢查詢，比較佛系的辦法就是讓它記錄一段時間，

然后查看里面執行的語句。

比如：SELECT*FROMtblWHEREDate=CURDATE();

你可以通過執行descSELECT*FROMtblWHEREDate=CURDATE();

這個時候Mysql就會顯示執行這句sql的計劃，

如果你發現是全表查詢，這個時候嘗試在Date上增加索引，

然后再跑一次DESC，這個時候你就會發現這句語句已經走了索引。

*通常這個辦法能解決90%的慢查詢問題。

當上面的問題都無法滿足到你的時候，

建議可以參考Mysql官方的參數設定，

然后根據業務特性對MySQL進行特定優化。

mysql優化連接數防止訪問量過高的方法

這個要看你的這些網站的流量，以及程序對數據庫的負載大小所決定，如果程序寫的很好，SQL語句注意優化，并且有緩存的話，一般情況下，不會有什么問題，當然還是要取決于你服務器的配置如何，總之不是說單方面可以確定是不是會出問題。

如果出現問題，比如數據庫負載過高，那么其它網站肯定會受影響，那就是訪問慢，或報連接數過多，或無法接數據庫。

好了，文章到這里就結束啦，如果本次分享的mysql優化方案和mysql查詢慢的優化方案問題對您有所幫助，還望關注下本站哦！