MySQL千万级数据表的优化实战记录

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前言这里先说明一下，网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上，这个500w并不是定义死的，而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能，会将表的索引装载到内存中。但是当表的数据到达一定的量的时候，会导致内存无法存储这些索引，无法存储索引，就只能进行磁盘IO ，从而导致性能下降。
实战调优
【MySQL千万级数据表的优化实战记录】我这里有张表，数据有1000w ，目前只有一个主键索引
CREATE TABLE `user` (`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`uname` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '账号',`pwd` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '密码',`addr` varchar(80) DEFAULT NULL COMMENT '地址',`tel` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '电话',`regtime` char(30) DEFAULT NULL COMMENT '注册时间',`age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10000003 DEFAULT CHARSET=utf8;

这里说一下，这种表一般不会查所有，只会查询一条，所以建表的时候，可以建成hash
select formcount from attribute where formname='user' //几乎不用时
count就进行优化完了。如果上面有选择条件的话，就可以建立索引，通过走索引筛选的形式来查询，这样就可以不用读这个count了。
那么， count是没问题了，分页查询优化要如何优化呢？这里可以使用子查询来优化
select * from user whereid>=(select id from user limit 9000000,1) limit 10 //1.7s
其实子查询这种写法，判断id ，其实就是通过覆盖索引来查询。效率会大大增加。不过我这里测试是1.7s ，以前在公司优化这方面的时候，比这个查询时间要低，大家也可以自己生成数据自己测试
但是如果说数据量太大了，我还是建议走es或者进行一些默认选择， count可以单独列出来
至此，一个千万级的数据分页查询的优化就完成了。
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MySQL千万级数据表的优化实战记录

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