如何解决mysql读写效率

1、解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。

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2、扫描的行数为1103，cost为4409，明显比之前的快了好几倍。

3、实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。

4、检测mysql中sql语句的效率的方法通过查询日志(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。

5、数据库设置主从，进行读写分离；数据分表，如按月份分表，需要统计数据就查总表；优化查询语句，适当增加索引；字段优化，对不常用或者没有必要的字段可以考虑放在另外一张表里，避免单表数据过大，字段过多。

mysql数据库的优化方法?

MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。

索引的优点 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。

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

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。

提高MySQL数据库查询效率有哪些技巧

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

一个SELECT查询中的LIKE语句来执行这种查询，尽管这种方法可行，但对于全文查找而言，这是一种效率极端低下的方法，尤其在处理大量数据的时候。

n\x0d\x0amysql SELECT * FROM table LIMIT 5； //检索前5个记录行\x0d\x0a\x0d\x0aMySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。

．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

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。组织SQL语句的时候，尽量按照数据库的习惯进行组织。

提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。

怎么提高数据库查询效率

1、尽量使用数字型字段。一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

2、用unionall代替union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。

3、有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率 SQL语句的调整原则 SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。

4、限制表格合并评估的数量 提高SQL剖析性能的最后一种方法是强制取代Oracle的一个参数，这个参数控制着在评估一个查询的时候，基于消耗的优化器所评估的可能合并数量。

5、下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

比如常见查询为：select*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。

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。

首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。

MySQL提数据高分页效率

大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。

在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。

分页查询一般 DBA 想到的办法是在某个（如ID，create_time)字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

PS： 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。

比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).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。

可以肯定，慢在排序上order by ttime 。

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