❶ 500分，求在千萬條記錄的資料庫中進行批量查詢的高效方法
sql關鍵索引，在大表上創建索引
千萬記錄的表不算大，只要索引創建對了，性能可以正常提升，
還有一種就是比較偏的方式：先把需要批量的資料庫插入臨時表
這個可以防止頻繁對表進行查詢操作，
SQL 如下：select * into #Temp from Table
後面就只需要對臨時表操作，不允許主表性能。
❷ 求教，mysql千萬級數據多表查詢做分頁該如何優化
查詢指定的記錄最好通過Id進行in查詢來獲得真實的數據.其實不是最好而是必須，也就是你應該先查詢出復合的ID列表,通過in查詢來獲得數據
我們來做一個測試ipdatas表：
CREATE TABLE `ipdatas` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uid` INT(8) NOT NULL DEFAULT '0',
`ipaddress` VARCHAR(50) NOT NULL,
`source` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`track` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`entrance` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`createdtime` DATETIME NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
`createddate` DATE NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `uid` (`uid`)
) ENGINE=MYISAM AUTO_INCREMENT=67086110 DEFAULT CHARSET=utf8;
這是我們做的廣告聯盟的推廣ip數據記錄表，由於我也不是mysql的DBA所以這里咱們僅僅是測試
因為原來裡面有大概7015291條數據
這里我們通過jdbc的batch插入6000萬條數據到此表當中「JDBC插入6000W條數據用時:9999297ms」；
大概用了兩個多小時,這裡面我用的是batch大小大概在1w多每次提交,還有一點是每次提交的數據都很小，而且這里用的myisam數據表，因為我需要知道mysql資料庫的大小以及索引數據的大小結果是
ipdatas.MYD 3.99 GB (4,288,979,008 位元組)
ipdatas.MYI 1.28 GB (1,377,600,512 位元組)
這裡面我要說的是如果真的是大數據如果時間需要索引還是最好改成數字欄位,索引的大小和查詢速度都比時間欄位可觀。
步入正題:
1.全表搜索
返回結構是67015297條數據
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas;
首先這兩個全表數據查詢速度很快,mysql中包含數據字典應該保留了資料庫中的最大條數
查詢索引條件
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回結果時間:2分31秒594
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回結果時間:1分29秒609
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回結果時間:2分41秒813
第二次查詢都比較快因為mysql中是有緩存區的所以增大緩存區的大小可以解決很多查詢的優化，真可謂緩存無處不在啊在程序開發中也是層層都是緩存
查詢數據
第一條開始查詢
SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id DESC LIMIT 1,10 ; 31毫秒
SELECT * FROM ipdatas LIMIT 1,10 ; 15ms
❸ mysql為什麼千萬級別查詢比1000條數據的查詢慢
這是自然規律使然。形象一點來講，有人將各一枚硬幣分別丟進一碗水裡和一口水塘里，然後您要將它們撈出來，哪個任務完成的快？當然是前者了，因為工作量沒法比啊！
資料庫查詢道理也是一樣的，數據越多從中檢索出記錄的速度越慢。你也許會說資料庫不是有索引嗎？咱不用從頭到尾逐條檢索呀。沒錯，有索引資料庫引擎可以直奔目標，檢索少量數據的時候，1千條記錄跟千萬條記錄比，從中檢索出記錄的耗時相差無幾，但是如果要檢索出所有記錄的話，兩者的系統和時間開銷可就不是一個數量級了，後者肯定慢得多。
管理一個小倉庫跟管理一個巨型倉庫的人力、物力開銷肯定是不一樣的，資料庫表查詢也同理！
❹ 百萬,千萬級查找,排序的演算法
這樣的數據最好考慮放到資料庫里，如果是oracle的話， 百萬級的不算是大數據
❺ 千萬級資料庫多表查詢解決方案
啟用緩存 可以大大縮短時間和提高效率！
❻ php千萬條數據量查詢速度問題
優化查詢，必要的索引是肯定需要的，還有就是可以考慮用臨時表實現
❼ lambda表達式與資料庫存儲過程中最優化查詢做比較 在千萬級的數據載入查詢中，誰更具優勢，性能 、效益
lambda表達式只是一個簡單的復數比較吧。根據存儲過程根本沒可比性。
你這個比就是一行代碼跟一套代碼比。
而且千萬級資料庫只是幌子吧，實際資料庫反應速度跟查詢結果的返回行數成正版。
比如你lambda表達式返回三千萬資料庫，存儲過程返回十條數據。在量的層面上已經不一致了。
要比較當然在同一個層面上。
lambda表達式邏輯單一，能走索引這個是優勢
存儲過程一般邏輯比較復雜，IOPS和CPU佔用資源會很高。但是能不修改程序的情況下進行邏輯更新這個是優勢
根本就是視情況而定，並不存在可比性。
❽ mysql 千萬級資料庫如何進行多張結構相同的表聯合查詢如何優化或設置提高查詢速度
我也遇到相同的問題，我的環境是MS SQL
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❾ MySQL資料庫千萬級數據處理
也就是A表中保留B表中存在的數據，可以通過篩選把這樣的數據放在第三個表
只要索引合理，數據量不算大
祝好運，望採納。
