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1、为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
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2、mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。
3、提高查询效率首先要想到的就是加索引，那什么是索引呢？MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
1、．避免相关子查询 一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。
2、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。
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、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1，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。
5、在WHERE子句中使用UNION代替子查询。1 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。1 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。
6、任何数据库查询只有经过上千个记录的大量样本测试，才能被认可。避免全表扫描通常情况下，如果MySQL（或者其他关系数据库模型）需要在数据表中搜索或扫描任意特定记录时，就会用到全表扫描。
其实我们可以使用Limit关键字来避免全表扫描的情况，从而提高效率。\x0d\x0a有个几千万条记录的表 on MySQL 0.x，现在要读出其中几十万万条左右的记录。
\ 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。但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。
表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。横向分表：1000W条数据不少的，会带来一些运维压力，备份的时候，单表备份所需时间会很长，所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表，每个表有多少数据为准。
检测mysql中sql语句的效率的方法通过查询日志(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。