mysql 大数据表 模糊查询 如何提示查询效率

建立一个好的索引很重要。
测试表明，对于超过4 00万条记录的表，没有索引的查询需要4 0秒。
复合索引必须按顺序使用。
避免全表扫描，例如使用 1 到 4 0 之间的 nums，而不是 (1 ,2 ,...,4 0) 中的 nums。
具有许多重复值的索引是无效的。
例如，性别字段是一半男性。
索引不得超过 6 更新聚集索引的成本很高。
使用数字字段而不是字符字段。
select col1 from t 比 select from t 更好。
使用 SET NOCOUNT ON 优化存储过程。

测试数据：4 00万条记录表，无索引查询耗时4 0秒。
索引的顺序必须与查询条件的顺序相匹配。
从 1 到 4 0 的数字比 (1 ,2 ,...,4 0) 的数字更快。
性别字段男女平分，索引无效。
索引数量不能超过6 个。
更新聚集索引的成本很高。
使用数字字段。
select Col1 比 select 更快。
SET NOCOUNT ON 提高了存储过程的效率。

记住：索引顺序、全表扫描、避免具有大量重复值的无效索引。

MySQL的优化利器：索引条件下推，千万数据下性能提升273%🚀

压低索引位置可以减少表支持。
大数据量下性能显着提升。
使用量增加了 2 7 6 %。
使用 EXPLAIN 查看索引使用状态。
会话级别可以打开和关闭。
二级索引包含多个列。
调整和优化查询条件。

MySQL大数据量分页查询方法及其优化

这是一个陷阱。
不要依赖使用 in 子句对大量数据执行分页查询。

2 02 2 年，大型电商平台尝试在查询中使用in子句。
结果查询速度变得非常慢，数据库崩溃了。

不要这样做，并通过使用 和 之间的 ID 进行优化。