Mysql大表加索引

select (*) from tb_name where create_time xxx； 最终得知是因为这个表数据行数已经超过 一千万了，然后create_time字段又没有索引 。那解决办法肯定是加索引喽。但是这个表是一直在线上运行，很重要和业务部分。

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需要。mysql大表建索引由于表中的数据量太大，需要在晚上进行执行，并且需要分开执行。往大表里面添加索引或者添加新字段，不能直接执行，执行时间很长，造成锁表操作，必须借助于pt或者gh-ost等数据库管理工具添加。

mysql无法在建表时把两个字段加一起指定为唯一索引。mysql设置联合唯一索引方法如下：使用Altertable表名addUNIQUEindex索引名(字段1，字段2)语句来设置，它会删除重复的记录，保留一条，然后建立联合唯一索引。

This section describes limits for InnoDB tables， indexes， tablespaces， and other aspects of the InnoDB storage engine.上面就清楚地写着， 1个表最大只能创建64个2级索引。

一千万的条目在时间上建立非聚集索引，用了7分钟，半小时差不多。

MySQL大表数据LIMIT深分页优化

1、优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。

2、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

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。

4、offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

5、LIMIT 100000， 15；上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。

6、的优化 mysql的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降 来源：一亩三分地博客 MYSQL的优化是非常重要的。其他最常用也最需要优化的就是limit。

Mysql单表太大,性能受影响求指点

1、而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。

2、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。

3、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。

4、mysql性能主要耗在表间查询，如果没有涉及多个表的操作，性能不会下降太多。在同一张表内的话，再多也是没问题的。另外，表内也可以指定某字段为索引（创建时指定主键的话会自动创建索引）。这样就可以加速了。

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法

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。

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。

当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时，他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。

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。

\ 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。

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