mysql データベースには 5,000 万個のデータがあり、クエリ速度が非常に遅いです。

mysql データベースには 5,000 万個のデータがあり、クエリ速度が非常に遅いです
データベースには 5,000 万個のデータがありますが、クエリ速度が非常に遅いです
データベースを増やすにはどうすればよいですか速度は？

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mysql はビッグデータには適していないようです。定量的な

の最適化には、SQL テキストを変更してインデックスを追加するのが手っ取り早く簡単な方法です。
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1. インデックスを作成し、データ構造を変更します。 length、type)、エンジンを変更します
2. クエリ ステートメントを変更します (Explain を使用してパフォーマンスをクエリできます)
3. ハードウェアをアップグレードします (これが最適です)。
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冗談です
テーブル構造 クエリは何ですか声明？
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SQL ステートメントとテーブル構造を投稿します。最適化できるかどうかを確認してください。 。
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提案:
1. 削除してバックアップする 役に立たないdata;
2. 特定のルールに従ってテーブルを分割することを検討します。たとえば、州ごとにテーブルに分割できる顧客テーブルがあります。
3. オンタリオ州を州ごとに分割し、次に都市ごとに分割するなど、階層構造のテーブルを作成します。次に、州のテーブルを確認して、どの都市のテーブルを確認するかを決定します。表面を複数回チェックするほうが早いです。
4. インデックスを最適化し、クエリ ステートメントを最適化します。
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データベース クエリの最適化は専門的なトレーニングであり、費用は次のとおりです。

現時点で言える最も簡単な方法はインデックスを構築することです....

追記: 5,000 万のデータはそうではありませんmysql に適しているかどうかはまったく言及する価値がありません...


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処理能力の観点から見ると、これは本当に価値がありません発生するデータの量...

その遅さは、データベースの設計や SQL ステートメントの不合理な設計などによってほぼ確実に引き起こされます。
だから。テーブル構造と必要なクエリ 結果は明確に記録されており、結果はすぐに利用可能になります。

議論

言及する価値があるものがいくつあるか。 ? ?
聞きたいですか？ ? ?
引用:

データベースクエリ最適化は専門的なトレーニングであり、コストが非常に高く、一文や二文では説明できません

現時点で言える最も簡単な方法、インデックスを構築....

追記: mysql の 5,000 万データは言及する価値がありません...

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パーティションを作成します。
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まず、この 5000 ワットのデータを通常どのように扱っているかを自問してください。シートの使用方法 (ビジネス上の意思決定戦略)、つまり、このテーブルに対する操作は何ですか? 統計レポートを作成するためにテーブル データ全体をスキャンする必要がある場合、良い方法はありません。リアルタイム統計を Hadoop に変換することは可能ですか?
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ランプ分散アーキテクチャの開発
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memcache を最適化して使用する