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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。
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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。
\ 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。
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。
垂直分表 也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。
我们可以通过设置slow_query_log来开启慢查询日志，long_query_time属性来设置慢查询定义阈值，设置slow_query_log_file来定义慢查询日志的存储文件。当前环境是windows10，Mysql0.15版本。
通过查询日志\x0d\x0a(1)、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
执行如下SQL语句来查看mysql慢查询的状态 show variables like %slow%执行结果会把是否开启慢查询、慢查询的秒数、慢查询日志等信息打印在屏幕上。
(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
1、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。
2、\ 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。
3、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
4、如慢尝试更换网线。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本。mysql支持几十万的数据，响应速度应该是毫秒级的。看了下你的语句，不要用IN了，改INNER JOIN吧，套那么多层IN，肯定没效率。
，slow_query_log 这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time 当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。3，slow_query_log_file 记录日志的文件名。
配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery ！= 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。
这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。
所以慢查询不一定是SQL本身导致，若觉得SQL不应该会慢查询，结果他那个时间段跑这个SQL 就是慢，应排查当时MySQL服务器的负载，尤其看看磁盘、网络及 CPU 的负载，是否正常。
数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
：建索引根据索引查询 2：在后台做数据处理、是千万条数据总不能一次显示出来吧、可以根据一次显示或者用到多少条就查询多少条、不用一次性都查询出来、这样效率是很高的。
在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。1 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。 最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间。
而在IN查询当中并没有用到而已，其实你可以试试IN里的id少些时，是会用到索引的，但当IN里的id占据全表的大部分数据量时，mysql采用的时全表扫描。
1、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。
2、\ 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。
3、临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。
4、这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。