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1、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
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2、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。
3、建立索引。查询的 时候 不要使用 count(*)不要 select 减少多表联查 建表的 时候可以看下 表类型呀 等等LS的 方法 在真正开发的 时候 用的很少。
1、先看数据库的表引擎：MyISAM的话，直接停机复制物理文件，开机，修复表错误，与原来的机器做主从。INNODB的话，xtrabackup备份和恢复MySQL数据库，全量和增量备份。任何物理迁移都比逻辑导出导入要快得多。
2、选取最适用的字段属性MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
3、我们诊断的关键点如下：\ 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、概念二，关于HINT的使用。这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。
sql语句中，添加记录的语法为：insert into 表名 （col1，col..coln）values(value1，value..valuen)；其中，如果你插入的每一列都是顺序插入，无一缺漏的话，（col1，col..coln）可以省略。
引用MySql.Data.dll ， 调用MysqlBulkCopy函数即可。
需要将大量数据(大概5W条)插入MySQL数 据库，用普通的SQL Statement执行，时间大概是几分钟。于是想到用PreparedStatement，但是改了之后发现效率并没有很大的提升。
1、比如常见查询为：select*fromfactdatawhereuser=aandmodule=banddtimebetween2012-11-0100：10：00and2012-11-0100：11：10那么你这时候需要在factdata表上建立(user，module，dtime)的联合索引。
2、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。
3、首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。
4、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。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。
5、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
6、\ 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。
1、不考虑主键变动，索引变动，触发器联动的情况下，update比Insertx效率高。
2、只有insert才能插入吧，update是更新用的，没法比较~插入一般都很快。update看where条件了，使用了索引也很快。
3、这个有什么可比性吗？一个操作肯定优先两个操作 可靠性：delete＋insert比update复杂多步骤，出错的几率更多。数据量：delete＋insert要删数据，又要完整插入数据，update只需更新小量数据。
4、其中insert模式是插入到临时表，然后更新，需要手工写update语句，配置比较复杂，行删除模式这种方式不考虑，性能肯定会非常差。
1、用start transaction关闭mysql的自动提交，合理设置插入批量大小，不要一条数据提交一次。修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM。
2、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。
3、第一步，把EXCEL数据转换为TXT（记事本）文件 打开EXCEL，全选数据（如果第一行是标题可能不需要），复制，打开记事本，粘贴，保存为一个文件，例如ABC.TXT。