Mysql大表加索引

select (*) from tb_name where create_time xxx； 最終得知是因?yàn)檫@個(gè)表數(shù)據(jù)行數(shù)已經(jīng)超過 一千萬了，然后create_time字段又沒有索引 。那解決辦法肯定是加索引嘍。但是這個(gè)表是一直在線上運(yùn)行，很重要和業(yè)務(wù)部分。

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需要。mysql大表建索引由于表中的數(shù)據(jù)量太大，需要在晚上進(jìn)行執(zhí)行，并且需要分開執(zhí)行。往大表里面添加索引或者添加新字段，不能直接執(zhí)行，執(zhí)行時(shí)間很長，造成鎖表操作，必須借助于pt或者gh-ost等數(shù)據(jù)庫管理工具添加。

mysql無法在建表時(shí)把兩個(gè)字段加一起指定為唯一索引。mysql設(shè)置聯(lián)合唯一索引方法如下：使用Altertable表名addUNIQUEindex索引名(字段1，字段2)語句來設(shè)置，它會(huì)刪除重復(fù)的記錄，保留一條，然后建立聯(lián)合唯一索引。

This section describes limits for InnoDB tables， indexes， tablespaces， and other aspects of the InnoDB storage engine.上面就清楚地寫著， 1個(gè)表最大只能創(chuàng)建64個(gè)2級索引。

一千萬的條目在時(shí)間上建立非聚集索引，用了7分鐘，半小時(shí)差不多。

MySQL大表數(shù)據(jù)LIMIT深分頁優(yōu)化

1、優(yōu)化前：原理：mysql會(huì)先查詢出10000010（一千萬零一十）條數(shù)據(jù)，然后丟棄前10000000（一千萬）條數(shù)據(jù)，返回最后10（十）條數(shù)據(jù)，所以偏移量越大，性能就越差。

2、這種方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查詢，適用于id遞增的情況。

3、要優(yōu)化此種查詢，要么在頁面中限制分頁數(shù)量，要么是優(yōu)化大偏移量的性能。使用“延遲關(guān)聯(lián)”，它讓MySQL掃描盡可能少的頁面，獲取需要要訪問的記錄后再根據(jù)關(guān)聯(lián)列回原表查詢需要的所有列。

4、offset+limit方式的分頁查詢，當(dāng)數(shù)據(jù)表超過100w條記錄，性能會(huì)很差。主要原因是offset limit的分頁方式是從頭開始查詢，然后舍棄前offset個(gè)記錄，所以offset偏移量越大，查詢速度越慢。

5、LIMIT 100000， 15；上面的查詢在有2M行記錄時(shí)需要0.22sec，通過EXPLAIN查看SQL的執(zhí)行計(jì)劃可以發(fā)現(xiàn)該SQL檢索了100015行，但最后只需要15行。大的分頁偏移量會(huì)增加使用的數(shù)據(jù)，MySQL會(huì)將大量最終不會(huì)使用的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中。

6、的優(yōu)化 mysql的limit給分頁帶來了極大的方便，但數(shù)據(jù)量一大的時(shí)候，limit的性能就急劇下降 來源：一畝三分地博客 MYSQL的優(yōu)化是非常重要的。其他最常用也最需要優(yōu)化的就是limit。

Mysql單表太大,性能受影響求指點(diǎn)

1、而是頻繁的增加，可以考慮定期（每周或者每日）把表中的數(shù)據(jù)復(fù)制到歷史表中，清空工作表的數(shù)據(jù)，這樣插入的效率能大大提高，但是查詢的時(shí)候需要在兩個(gè)表中進(jìn)行查詢。

2、讀寫分離。尤其是寫入，放在新表中，定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update，最好將寫的數(shù)據(jù)放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分離出來，成為獨(dú)立的新表。

3、所謂的大表，對于數(shù)據(jù)庫來說，沒有絕對大小的限制，只要操作系統(tǒng)的硬盤、內(nèi)存合適，表在一定范圍內(nèi)大一點(diǎn)、小一點(diǎn)對性能影響不大。

4、mysql性能主要耗在表間查詢，如果沒有涉及多個(gè)表的操作，性能不會(huì)下降太多。在同一張表內(nèi)的話，再多也是沒問題的。另外，表內(nèi)也可以指定某字段為索引（創(chuàng)建時(shí)指定主鍵的話會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建索引）。這樣就可以加速了。

mysql數(shù)據(jù)庫表太大查詢慢優(yōu)化的幾種方法

查詢數(shù)據(jù)簡單暴力的方式是遍歷所有記錄；如果數(shù)據(jù)不重復(fù)，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強(qiáng)大的排序樹，支持多個(gè)分支，高度更低，數(shù)據(jù)的插入、刪除、更新更快。

查看建立索引前面的返回的結(jié)果。假如沒有索引的話，explain會(huì)顯示返回查詢?nèi)淼臄?shù)據(jù)自然會(huì)很慢了。

當(dāng)某個(gè)離線作業(yè)瞬間大批量把數(shù)據(jù)往MySQL里灌入的時(shí)，他一瞬間服務(wù)器磁盤、網(wǎng)絡(luò)以及CPU的負(fù)載會(huì)超高。

先安裝 Apache Spark，查詢數(shù)據(jù)庫的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服務(wù)器之上使用 Apache Spark （無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Spark 或者 Hadoop 平臺(tái)上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。

\ 對于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表，執(zhí)行計(jì)劃不能提供有效信息。\ 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL，我們猜測了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。\ 我們增加了 hint，指導(dǎo) MySQL 正確進(jìn)行優(yōu)化判斷。