mysql几百万数据，mysql5000万数据查询

用MYSQL,有几百万数据,要每个dev_id的scan_time的天数差

针对数据库结构和查询的优化：在一般的应用中，合理的数据表结构和索引的设计，能够最大化查询性能。即时在千万级别的数据表中，针对主键的查询也会非常快速。在数据量太大的情况下，没有使用索引的查询可能会非常缓慢。

参数1 - 参数2 等于间隔天数 在 MySQL 中创建表时，对照上面的表格，选择到合适自己的数据类型。选择datetime 还是 timestamp会有点犯难。

值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。

需要修改mysql索引我们可以用alert来修改索引，语法与create index创建索引差不多，我们就不说了，可以查看相关手册。下面我们来看一个关于mysql创建索引实例教程。

mysql备份几百万的数据很慢

1、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 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、插入时关闭binlog2可以解决。避免慢的方法：插入时关闭binlog2，将innodbflushlogontrxcommit设为03，去掉表中除主键之外的所有索引，等导入数据后再重建索引。

3、使用mysqldump进行数据库备份速度还是挺快的。因为你没有上传你的备份语句，不知道你使用是否有问题或者可能是锁表了，在备份过程时查看一下mysql线程，看看是否有锁表。

4、这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。

5、也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。

mysql数据库百万级以上数据,如何对其进行边查询变更新?

1、在使用UPDATE更新记录时，如果被更新的字段的类型和所赋的值不匹配时，MySQL将这个值转换为相应类型的值。如果这个字段是数值类型，而且所赋值超过了这个数据类型的最大范围，那么MySQL就将这个值转换为这个范围最大或最小值。

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、数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。

4、因为在使用select id from table limit 10000，10 查询id数据时，默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。

5、在WHERE子句中使用UNION代替子查询。1 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。1 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。

mysql几百万数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mysql5000万数据查询、mysql几百万数据的信息别忘了在本站进行查找喔。