这篇文章给大家分享的是有关mysql大数据查询优化的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。mysql数据量少，优化没必要，数据量大，优化少不了，不优化一个查询10秒，优化得当，同样查询10毫秒。这是多么痛的领悟！mysql优化，说程序员的话就是：索引优化和where条件优化。实验环境：MacBook Pro MJLQ2CH/A，mysql5.7，数据量：212万+ONE：
咋一看，大佬肯定会想杀了我，没事做啥自关联，还是inner join。XX楼的，把我的杀猪刀拿来，我要宰了博主！！！说实话，早上出门我的脑袋没被门挤，我也不想这样的。1.数据量大了，你要做offset很大的分页查询，还真的这样提速，原因 —> 用join子表中的id覆盖到全表，避免全表扫描。看我的order by（细语：不就是个order by，TM谁不会写），你把这个order by换成你自己的表中的字段desc or explain看看。Extra —> filesort ! shit !2.针对这种多个条件的order by，通常我们会直接给两个字段分别加index，然而还是会Extra —> filesort。另辟蹊径，给order by后面的所有条件加一个联合索引，注意顺序一定要和你的order by顺序一致。这样Extra就只剩下where了。再看看where，(select status from source where id = article.source_id)=1 and ...又啥JB写法！3.想过用join+index的方式，最后测试出来，和这种方式几乎无差别。生产环境是这样写的，那就这样吧，还能少两个索引（source_id，category_id），懒病犯了谁都阻挡不了，以后吃亏了又回来继续优化呗。4.这个点是我昨晚才get到的，where条件的满足顺序是优先满足最后一个条件，从右到左，经过删除index测试，确实有效果，能从6秒降到4秒，优化了index之后再次测试发现顺序对耗时影响几乎可以忽略不计，0.X毫秒。TWO：嗯——又是inner join…….1.考虑到这是管理平台的搜索，没有去搜索引擎上搜，搜索引擎是一个小时才同步一次数据，数据不全。管理人员搜索时只管他要的结果，like %XX%不能走索引，效率比instr低了5倍，又测试了regexp ‘.*XX*.’，还是比instr耗时多一点，索性…..2.这种情况有另外一种方案，SELECT id FROM article force index(pub_time)，指定使用这个索引。但是这种写法太缺灵活性了，OUT！百度一下，有高人指点迷津：把status和pub_time建个联合索引（pub_time_status，order的条件在前），让where查询的时候，把这个index自动force上。THREE：好吧，我也不知道，把status和pub_time再建个联合索引status_pub_time，这次where条件在前，expla开发云主机域名in没filesort了，但是这个index却没有被使用，它勾搭出了pub_time_status。搞不懂啊同时我又explain了TWO的SQL，都是如下图：这二者中删除任何一个都不行，删除一个，就有sql会filesort！FOUR：看看这三句sql，interesting，是不是！为了公平起见，我已经优化了索引，user_id_sort(user_id,sort)，让where在用user_id判断时force上这个索引。第一句：0.48ms第二句：0.42ms第三句：6ms，导致时间长那么多的原因是union(查询两次表，合并成子表)后不能用index覆盖到order by的sort上有的时候union不一定比or快。感谢各位的阅读！关于“mysql大数据查询优化的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
这篇文章将为大家详细讲解有关如何配置mysql，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。如何配置mysql1.进入mysql配置向导2.选择配置方式3.选择服务器类型，根据自己需求4.选择mysql数据库的…
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