mysql数据太大怎么查 mysql数据太大查询慢

MySQL如何查询某个字段长度最大的记录

用：select MAX(id) from table limit 0，1；Mysql中数字类型字段可直接使用MAX()函数，使用max函数查询一个字符串类型的字段时，因为字符串类型大小比较是先比较首字符，然后依次往后进行比较如有数据：10000，9999。

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简单查询简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email。

field=mysql_fetch_row($result)；print_r($field)；？结果：Array ( [0] = 161 )因为mysql中varchar不能用max()所以通过id+0来转换id类型从而解决这个问题，如果你建表时id是整数型的就可以直接用max()了。

select top 1 id，name，age from 表 order by age desc 按照年龄倒序排序，然后取第一条。

select * from A where b ifnull(c， b-1)；如果c为null 就返回b-1的结果，这样就能满足小于b了。

SELECT COUNT(*)，表class，表fg FROM 表1，表2 WHERE 表name=表fn GROUP BY 2，3 执行吧，肯定是你的结果，语句还有许多写法，理论上速度都是一样的，提高速度的关键方法是索引。

可以这样写 select distinct id ， name ， max(yy) from A group by id ， name 取id和name相同的最大yy，这样就只保留一条记录。

分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

参考方法： delete from 表名； truncate table 表名；不带where参数的delete语句可以删除mysql表中所有内容，使用truncate table也可以清空mysql表中所有内容。

单机MySQL数据库的优化服务器硬件对MySQL性能的影响 ①磁盘寻道能力(磁盘I/O)，我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。

如果成员的 XCom 线程忙于处理大信息的时间过长，它可能会去查看其他成员的 XCom 实例。例如，忙碌的成员失效。如果是这样，该组可以从该组中驱逐忙碌的成员。

其实就跟分页获取数据类似，网上这种例子就比较多了，分段获取你可以把当前获取的最大的自增id存储在文件、数据库或者memcache中，下一段用大于这个做条件，然后遍历完再更新这个数就行了。

1、实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。

2、水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。

3、也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表只要索引合理，数据量不算大祝好运，望采纳。

4、可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。

5、mysql数据库对1亿条数据的分表方法设计：目前针对海量数据的优化有两种方法：（1）垂直分割优势：降低高并发情况下，对于表的锁定。不足：对于单表来说，随着数据库的记录增多，读写压力将进一步增大。

6、针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区；然后考虑分表；然后考虑分库。

1、查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

3、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

4、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。

5、张表100个字段。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询，不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询。

1、分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。

3、要优化此种查询，要么在页面中限制分页数量，要么是优化大偏移量的性能。使用“延迟关联”，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。

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