MySQL 千万 级数据量根据（索引）优化 查询 速度
一、索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录，当我们根据条件查询的时候，没有索引，便需要全表扫描，数据量少还可以，一旦数据量超过百万甚至千万，一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多，5秒以上就已经让人难以忍受了。 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘)，二是在软件上优化（加索引 ...
原文：对SQLServer错误使用聚集索引的优化案例（千万级数据量）
前言： 半个月前发了文章 SQLServer聚集索引导致的插入性能低 终于等到生产环境休整半天，这篇文章是对前文的实际操作。 以下正文开始： 异常：近期发现偶尔有新数据插入超时。 分析：插入条码有多种规则，导致数据表页面重排，造成性能剧烈下降。 解决方案： 将基于Barcode的聚集索引更改到ID聚集索引 使新数据始终在尾部添加，避免数据页面重排 ， 以损失微量Barcode查询性能，换取大幅度提 ...
2021-10-31 20:38 0 237 推荐指数：
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MYSQL千万级数据量的优化方法积累
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num ...
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null ...