MySQL海量数据优化（理论+实战）吊打面试官

MySQL海量数据优化实战：吊打面试官

最新推荐文章于 2023-05-23 23:00:23 发布

原创

最新推荐文章于 2023-05-23 23:00:23 发布 · 519 阅读

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#mysql #数据库 #java

本文介绍了MySQL海量数据优化的方法，包括分页查询优化、普通索引和复合索引优化、SQL查询优化、事务优化及数据库性能优化。通过实例展示了如何提高查询效率，如使用前一次查询的最大ID进行分页，避免数据类型隐式转化，以及如何避免索引失效等技巧。同时，文章还探讨了事务隔离级别、查询缓存的利弊以及分布式场景下的优化手段。

一、准备表数据

咱们建一张用户表，表中的字段有用户ID、用户名、地址、记录创建时间，如图所示

OK，接下来准备写一个存储过程插入一百万条数据

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int NOT NULL,
  `user_name` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


DELIMITER ;;
CREATE PROCEDURE user_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i<1000000
DO
INSERT INTO t_user(id, user_name, address,  create_time) VALUES (i, CONCAT('mayun',i), '浙江杭州', now());
SET i=i+1;
END WHILE ;
commit;
END;;
CALL user_insert();

插入完后咱们看看数据条数