這篇文章給大家聊聊關于mysql性能瓶頸多少萬數(shù)據(jù)：如何緩解大數(shù)據(jù)量帶來的影響？，以及mysql性能瓶頸是什么對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站哦。
使用MySQL處理百萬級以上數(shù)據(jù)時,不得不知道的幾個常識
任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。 盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
應盡量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。 對查詢進行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
適當使用臨時表：當需要重復引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時，臨時表可以提高效率。使用SELECT INTO代替CREATE TABLE然后INSERT：在一次性插入大量數(shù)據(jù)時，以減少日志量。顯式刪除臨時表：在存儲過程結(jié)束時，先TRUNCATE TABLE，然后DROP TABLE。
連續(xù)執(zhí)行同樣的 SQL 數(shù)次，就可以快速構造千萬級別的數(shù)據(jù)：查看一下總的行數(shù)：我們來釋放一個大的 update：然后另起一個 session，觀察 performance_schema 中的信息：可以看到，performance_schema 會列出當前 SQL 從引擎獲取的行數(shù)。
MySQL導出百萬級數(shù)據(jù)的查詢可以通過分頁查詢、建立索引、使用游標和批處理腳本等方法實現(xiàn)。 分頁查詢 分頁查詢是將大數(shù)據(jù)集分成小塊進行查詢的有效方法。通過使用LIMIT和OFFSET子句，可以每次只查詢一部分數(shù)據(jù)，從而避免一次性加載過多數(shù)據(jù)導致的內(nèi)存溢出等問題。
在進行MySQL模糊查詢時，為了提高查詢效率，特別是在數(shù)據(jù)量達到百萬級、千萬級時，需要采取一系列優(yōu)化措施。以下是28條針對MySQL模糊查詢的優(yōu)化建議：避免使用LIKE %keyword%：這種寫法會導致全表掃描，因為MySQL無法使用索引進行匹配。改為LIKE keyword%可以部分利用索引，提高查詢效率。
MySQL的優(yōu)化利器:索引條件下推,千萬數(shù)據(jù)下性能提升273%
1、MySQL的索引條件下推是一個在大數(shù)據(jù)量查詢場景下顯著提升性能的優(yōu)化策略，性能提升幅度可達273%。以下是關于索引條件下推的關鍵點：作用原理：在多查詢條件的情況下，索引條件下推允許存儲引擎層在利用二級索引時，多判斷一次where條件中的其他查詢條件。如果記錄不滿足這些額外的查詢條件，則無需進行回表操作，從而減少了回表次數(shù)和IO開銷。
2、在大數(shù)據(jù)量查詢場景中，通過索引條件下推優(yōu)化策略，可以顯著提升查詢性能。實驗結(jié)果顯示，當開啟索引條件下推時，性能提升幅度可達276%。這表明，該策略有效減少了不必要的回表操作，從而降低了查詢的IO開銷。為確保優(yōu)化效果，測試過程需要包括數(shù)據(jù)量設置、索引創(chuàng)建、查詢執(zhí)行及性能評估等步驟。
3、減少數(shù)據(jù)傳輸量，提高查詢性能。使用覆蓋索引 如果查詢的字段都包含在索引中，MySQL 可以直接從索引中返回結(jié)果，而無需回表查詢。定期維護索引 索引會隨著數(shù)據(jù)的插入、更新和刪除而逐漸變得不高效。定期對索引進行重建或優(yōu)化，可以保持索引的高效性。
4、性能：在千萬數(shù)據(jù)量級下，性能表現(xiàn)最優(yōu)，與datetime相比性能提升可達10%~30%。適用場景：適用于追求高性能、國際化、不注重數(shù)據(jù)庫可視化工具支持的場景。總結(jié)： 若追求高性能且數(shù)據(jù)量巨大，建議選擇使用bigint存儲時間戳，這樣可以避免時區(qū)轉(zhuǎn)換的開銷，同時提供更大的時間范圍和更好的性能表現(xiàn)。
為什么說MySQL單表數(shù)據(jù)不要超過500萬行
1、因為，MySQL 為了提高性能，會將表的索引裝載到內(nèi)存中。InnoDB buffer size 足夠的情況下，其能完成全加載進內(nèi)存，查詢不會有問題。但是，當單表數(shù)據(jù)庫到達某個量級的上限時，導致內(nèi)存無法存儲其索引，使得之后的 SQL 查詢會產(chǎn)生磁盤 IO，從而導致性能下降。當然，這個還有具體的表結(jié)構的設計有關，最終導致的問題都是內(nèi)存限制。
2、阿里建議MySQL單表最大條數(shù)為500萬主要基于以下三點考慮：硬件性能和資源消耗：當MySQL表中的數(shù)據(jù)行數(shù)過多時，會顯著增加對硬件資源的需求。過多的數(shù)據(jù)行可能導致查詢和更新操作變得復雜，降低數(shù)據(jù)庫服務器的性能，甚至導致數(shù)據(jù)庫崩潰。
3、許多人認為，數(shù)據(jù)量超過500萬行或2000萬行時，會導致索引深度增加，延長搜索路徑，影響性能。然而，事實并非如此。MySQL采用B+tree結(jié)構組織數(shù)據(jù)，每層節(jié)點限制數(shù)據(jù)量，深度增加需要達到24576000條數(shù)據(jù)。當前硬件條件足以支持大量數(shù)據(jù)存儲，深度增加不會成為瓶頸。
4、性能導向的實踐閾值500萬行分庫分表建議阿里巴巴《Java開發(fā)手冊》明確提出：當單表行數(shù)超過500萬行或單表容量超過2GB時，建議進行分庫分表。這一標準源于對查詢效率、索引維護成本及備份恢復時間的綜合考量。例如，500萬行數(shù)據(jù)在B+樹索引中可能形成4-5層深度，全表掃描或索引跳躍查詢的響應時間會顯著增加。
5、MySQL 單表數(shù)據(jù)最好維持在 2000 萬行以下，但這并不是一個絕對的限制，而是一個基于實踐經(jīng)驗的建議值。以下是具體原因：查詢性能考慮：B+樹索引結(jié)構：MySQL 使用 B+ 樹作為索引結(jié)構，對于大容量數(shù)據(jù)，索引的維護和管理會變得復雜，影響查詢性能。
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