Comment optimiser la requête de grande table MySQL si elle est lente ?

Méthodes d'optimisation pour les interrogations lentes des grandes tables MySQL : 1. Créez des index de manière raisonnable. Habituellement, les requêtes utilisant des index sont plus rapides que sans index. 2. Établissez un partitionnement horizontal des champs clés, tels que les champs de temps. les conditions sont souvent L'interrogation via une plage de temps peut améliorer considérablement les performances ; 3. Créer une table de données à gros grains 4. Utiliser le cache.

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Comment résoudre le problème de requête lorsque la table de données dans MySQL la base de données est trop volumineuse et ralentit, alors comment optimiser cela ? L'article suivant vous présentera la méthode d'optimisation pour rendre la table de base de données MySQL trop volumineuse et la requête lente. Elle a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer. J'espère que cela sera utile à tout le monde.

La table de la base de données MySQL est trop volumineuse et la requête est lente à optimiser

1 Construire correctement les index

Habituellement, les requêtes utilisant des index sont plus rapides que. n'utilisez pas d'index, veuillez expliquer. Vous pouvez vérifier si l'index est utilisé. Expliquez l'utilisation spécifique, par exemple

http://www.cnitblog.com/aliyiyi08/archive/2008/09/09/48878. html

lors de l'interrogation Lorsque group by est inclus et que le champ group by appartient à un champ d'index, si le résultat de la requête ne peut pas être déterminé par group by index lâche ou compact, l'opération group by créera une table temporaire pour obtenir les résultats en fonction du tri des fichiers (Utilisation de temporaire ; Utilisation de filesort), souvent avec des performances médiocres. C'est inférieur, mais ce n'est pas absolu Même si l'index est utilisé, la requête n'est pas nécessairement plus rapide que la requête sans l'utiliser.

2. Créer des partitions

Établissez des partitions horizontales pour les champs clés, tels que les champs de temps. Si les conditions de requête sont souvent interrogées sur des plages de temps, cela peut améliorer considérablement les performances.

3. Créez une table de données à gros grain

Créez une table correspondante basée sur la requête, et compressez et transférez régulièrement les enregistrements en double vers une nouvelle table. La granularité devient plus grande et les enregistrements de données. devenir moins nombreux.

4. Utiliser le cache

Utiliser le cache pour mettre en cache les données « durement gagnées » d'une requête pendant un certain temps, améliorant ainsi l'efficacité.

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