本文目录一览:
- 1、mysql数据库如何提高查询效率,单表记录数有几亿条,指定索引效率还是很慢
- 2、假如mysql数据库单表有100W行记录,都有哪些方式加快查询速度
- 3、mysql 单表多次查询和多表联合查询,哪个效率高
- 4、mysql数据库 sql查询
mysql数据库如何提高查询效率,单表记录数有几亿条,指定索引效率还是很慢
mysql单表几条数据,你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了,mysql单表数据到千万级别性能就下降,。单表这么大的数据,怎么优化都会有点点慢。
假如mysql数据库单表有100W行记录,都有哪些方式加快查询速度
添加索引或者使用工具,比如Apache Spark
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。使用多个 MySQL 服务器(复制或者 Percona XtraDB Cluster)可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
思路很简单:Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据,也可以执行 SQL 查询,因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢?对一些需要运行很长时间的查询(如报表或者BI),由于 Spark 是一个大规模并行系统,因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理,而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中,我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询,这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。
另外,Spark 可以增加“集群”级别的并行机制,在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下,Spark 可以把查询变成一组更小的查询(有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询),然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。
mysql 单表多次查询和多表联合查询,哪个效率高
1. mysql表设计合理且有设置缓存和索引等的话,肯定是比自己程序去逐表查取更简洁,高效。专业的事情让专业的工具去做,关系库就是干这个的。
2. 不过不建议3表以上的连接查询(可优化表设计,简化业务逻辑和使用程序分步解析数据),sql复杂代码不易维护,且大数据量带来麻烦时,要考虑分库分表或使用分布式框架
mysql数据库 sql查询
CREATE TABLE test_main (
id INT NOT NULL,
value VARCHAR(10),
PRIMARY KEY(id)
);
mysql SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE, IS_NULLABLE, COLUMN_DEFAULT
- FROM
- INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
- WHERE
- table_name = 'test_main'
- AND table_schema = 'test'
- //
+-------------+-----------+-------------+----------------+
| COLUMN_NAME | DATA_TYPE | IS_NULLABLE | COLUMN_DEFAULT |
+-------------+-----------+-------------+----------------+
| id | int | NO | 0 |
| value | varchar | YES | NULL |
+-------------+-----------+-------------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)