根据实验结果,在拥有一千万条数据的情况下,通过ID查询一条数据的平均时间为0.0002s。这个结果可能会因为硬件设备和数据库配置的不同而有所差异,但可以作为一个参考值。 优化建议 虽然在这个案例中查询一千万数据中的一条只需要很短的时间,但在实际应用中,随着数据量的增加,查询时间可能会变得更长。为了进一步优化查...
-- 创建索引CREATEINDEXidx_datetimeONdata_table(datetime);-- 查询时间段数据SELECT*FROMdata_tableWHEREdatetimeBETWEEN'2021-01-01 00:00:00'AND'2021-01-31 23:59:59';-- 分页查询SELECT*FROMdata_tableWHEREdatetimeBETWEEN'2021-01-01 00:00:00'AND'2021-01-31 23:59:59'LIMIT0,1000; 1. 2. 3....
查看没每一条sql执行时间。 3. 查询每一条sql每个阶段执行时间 select profile for query 6; //6,代表Query_ID 上图解释 Sending data MySQL线程开始访问数据行并把结果返回给客户端,而不仅仅是 返回给客户端。在Sending data状态下,MySQL线程往往进行大量的磁盘读取 操作,所以在查询中最耗时的状态。 4. 查看...
实际查询时间为300+秒,这完全不能接受呀,这还是没有其他搜索条件下的。 那么我们怎么优化呢,索引既然走了,我尝试一下避免临时表,这时我们先了解一下临时表跟group by的使联系: 查找了网上一些博客分析GROUP BY 与临时表的关系 : 1. 如果GROUP BY 的列没有索引,产生临时表. 2. 如果GROUP BY时,SELECT的列不...
文章表结构和索引信息如下,文章表中存储了200万数据 评论表结构和索引信息如下,评论表存储了1000万数据 文章分类表结构如下,这张表数据比较少,仅仅存储了300条数据 用户表结构如下,该表存储了100万数据 其中涉及到的慢查询语句如下所示,这个查询语句性能非常慢,执行时间接近60s ...
此时，如果 kill 掉 update 线程，那回滚 undo log 需要不少时间。如果放置不管，也不知道 update 会持续多久。那我们能知道 update 的进度么？实验 我们先创建一个测试数据库：快速创建一些数据：连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：查看一下总的行数：我们来释放一个大的 ...
主从模式中，从节点同步数据需要时间，这可能会导致从节点读取到的数据不是最新数据。举个例子，假设有一...
按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据 被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。分库分表后面临的问题 事务支持 分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行...
k. 在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。 l. 如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以...
千万级mysql数据查询耗时 mysql查询1万条数据耗时10秒,最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查