百萬級資料下的mysql深度解析

mysql 作為一款非常優秀的免費資料庫被廣泛的使用，平時我們開發的專案資料過百萬的時候不多。最近花了大量的時間來深入的研究mysql百萬級數據情況下的優化。遇到了很多問題並解決了他們，特此分享給大家。歡迎提出您的寶貴意見！

一、百萬級資料msql測試環境介紹

mysql 在300萬個資料（myisam引擎）情況下使用count(*) 進行資料總數查詢包含條件（正確設定索引）運作時間正常。對於經常進行讀取的資料我們建議使用myIsam引擎...

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二、百萬資料下mysql分頁問題

在開發過程中我們常會使用分頁，核心技術是使用limit進行資料的讀取。在使用limit進行分頁的測試過程中，得到以下資料：

select * from news order by id desc limit 0,10
耗时0.003秒
select * from news order by id desc limit 10000,10
耗时0.058秒
select * from news order by id desc limit 100000,10
耗时0.575秒
select * from news order by id desc limit 1000000,10
耗时7.28秒

我們驚訝的發現mysql在資料量大的情況下分頁起點越大查詢速度越慢，100萬條起的查詢速度已經需要7秒鐘。這是一個我們無法接受的數值...

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三、百萬資料下mysql條件查詢、分頁查詢的注意事項

接續上一節《百萬資料mysql分頁問題》，我們加上查詢條件：

select id from news
where cate = 1
order by id desc
limit 500000 ,10
查询时间 20 秒

好恐怖的速度！ ！利用第一節《百萬資料mysql資料測試環境介紹》知識進行最佳化...

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四、mysql儲存引擎myIsam和innodb的區別

#MySQL有多種儲存引擎，MyISAM和InnoDB是其​​中常用的兩種。這裡介紹關於這兩種引擎的一些基本概念（非深入介紹）。

MyISAM是MySQL的預設儲存引擎，基於傳統的ISAM類型，支援全文搜索，但不是事務安全的，而且不支援外鍵。每張MyISAM表格存放在三個檔案中：frm 檔案存放表格定義；資料檔案是MYD (MYData)；索引檔案是MYI (MYIndex)...

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#五、MySQL效能最佳化的一些經驗

大多數的MySQL伺服器都開啟了查詢快取。這是提高性最有效的方法之一，而且這是由MySQL的資料庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到一個快取中，這樣，後續的相同的查詢就不用操作表而直接存取快取結果了...

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