mysql提高查询速度

1、mysqlexecutebatch效率慢 数据查询过慢一般是索引问题，可能是因为选错索引，也可能是因为查询的行数太多。客户端和数据库连接数过小，会限制sql的查询并发数，增大连接数可以提升速度。

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2、先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。

3、where zipcode”98000″，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度；1尽量明确的完成SQL语句，尽量少让数据库工作。比如写SELECT语句时，需要把查询的字段明确指出表名。尽量不要使用SELECT 语句。

4、显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。我们希望 MySQL 能先缓存子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化

1、合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

3、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

4、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。

5、log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。

帮忙优化一个mysql子查询,数据多就很慢,谢谢

1、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

2、查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

3、看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。

MySQL大数据量分页查询方法及其优化

使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。

优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。

一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()； 就能获得总记录数。

然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode“98000”临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

mysql如何优化以下语句,查询耗时太久了?

1、索引查询 建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

2、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

3、接着MySQL就会自动记录查询语句的proling信息。

mysql用in查询几万个id会很慢吗

这个主键ID其实已经是有建立了索引的了，而在IN查询当中并没有用到而已，其实你可以试试IN里的id少些时，是会用到索引的，但当IN里的id占据全表的大部分数据量时，mysql采用的时全表扫描。

既然id是主键，id字段就肯定有索引，题主的语句已经是最优，没有什么可被优化的。按理不应该运行那么慢，问题应从其它方面进行排查，例如硬件不佳、网络不好、多用户并发连接等等，如果字段id确实是主键的话。

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）合并排序阶段插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。

mysql 批量更新如果一条条去更新效率是相当的慢， 循环一条一条的更新记录，一条记录update一次，这样性能很差，也很容易造成阻塞。

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