星空dream的博客

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段 尽量使用TINYINT...

有一个问题，一张表有3百万条记录，随着时间的增加，记录量会更多，此时查询速度很慢。在创建此表前没有未相应字段添加索引，所以此时需要为表添加索引。但是因为数据量大的原因，索引添加不成功，想了很多办法，终于在短时间内解决了。　　办法如下：　　1、进入mysql界面。mysql -uroot -hlocalhost -plovelive gm;　　2、导出相应表的数据。select * fr...

1.oracle数据库分页 select * from (select a.*,rownum rc from 表名 where rownum<=endrow) a where a.rc>=startrow;2.DB2数据库分页 Select * from (select rownumber() over() as rc,a.* from ...

Oracle:       select * from (select * from tableName order by dbms_random.value) where rownum MS SQLServer:       select top N * from tableName order by newid(); My SQL: 

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1.1  查看mysql的安装路径：[root@bogon ~]# whereis mysqlmysql: /usr/bin/mysql /usr/lib/mysql/usr/share/mysql /usr/share/man/man1/mysql.1.gz1.2  查看mysql的安装包：[root@bogon ~]# rpm -qa|grep mysqlmysql-com

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。使用方法，在select语句前加上explain就可以了，如：explain select * from statuses_status where id=11;创建测试表：CREATE TABLE people( id int auto_increment prima...

索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。一、导致SQL执行慢的原因： 1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空...