❶ 500分，求在千万条记录的数据库中进行批量查询的高效方法
sql关键索引，在大表上创建索引
千万记录的表不算大，只要索引创建对了，性能可以正常提升，
还有一种就是比较偏的方式：先把需要批量的数据库插入临时表
这个可以防止频繁对表进行查询操作，
SQL 如下：select * into #Temp from Table
后面就只需要对临时表操作，不允许主表性能。
❷ 求教，mysql千万级数据多表查询做分页该如何优化
查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID列表,通过in查询来获得数据
我们来做一个测试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;
这是我们做的广告联盟的推广ip数据记录表，由于我也不是mysql的DBA所以这里咱们仅仅是测试
因为原来里面有大概7015291条数据
这里我们通过jdbc的batch插入6000万条数据到此表当中“JDBC插入6000W条数据用时:9999297ms”；
大概用了两个多小时,这里面我用的是batch大小大概在1w多每次提交,还有一点是每次提交的数据都很小，而且这里用的myisam数据表，因为我需要知道mysql数据库的大小以及索引数据的大小结果是
ipdatas.MYD 3.99 GB (4,288,979,008 字节)
ipdatas.MYI 1.28 GB (1,377,600,512 字节)
这里面我要说的是如果真的是大数据如果时间需要索引还是最好改成数字字段,索引的大小和查询速度都比时间字段可观。
步入正题:
1.全表搜索
返回结构是67015297条数据
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas;
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas;
首先这两个全表数据查询速度很快,mysql中包含数据字典应该保留了数据库中的最大条数
查询索引条件
SELECT COUNT(*) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:2分31秒594
SELECT COUNT(id) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:1分29秒609
SELECT COUNT(uid) FROM ipdatas WHERE uid=1; 返回结果时间:2分41秒813
第二次查询都比较快因为mysql中是有缓存区的所以增大缓存区的大小可以解决很多查询的优化，真可谓缓存无处不在啊在程序开发中也是层层都是缓存
查询数据
第一条开始查询
SELECT * FROM ipdatas ORDER BY id DESC LIMIT 1,10 ; 31毫秒
SELECT * FROM ipdatas LIMIT 1,10 ; 15ms
❸ mysql为什么千万级别查询比1000条数据的查询慢
这是自然规律使然。形象一点来讲，有人将各一枚硬币分别丢进一碗水里和一口水塘里，然后您要将它们捞出来，哪个任务完成的快？当然是前者了，因为工作量没法比啊！
数据库查询道理也是一样的，数据越多从中检索出记录的速度越慢。你也许会说数据库不是有索引吗？咱不用从头到尾逐条检索呀。没错，有索引数据库引擎可以直奔目标，检索少量数据的时候，1千条记录跟千万条记录比，从中检索出记录的耗时相差无几，但是如果要检索出所有记录的话，两者的系统和时间开销可就不是一个数量级了，后者肯定慢得多。
管理一个小仓库跟管理一个巨型仓库的人力、物力开销肯定是不一样的，数据库表查询也同理！
❹ 百万,千万级查找,排序的算法
这样的数据最好考虑放到数据库里，如果是oracle的话， 百万级的不算是大数据
❺ 千万级数据库多表查询解决方案
启用缓存 可以大大缩短时间和提高效率！
❻ php千万条数据量查询速度问题
优化查询，必要的索引是肯定需要的，还有就是可以考虑用临时表实现
❼ lambda表达式与数据库存储过程中最优化查询做比较 在千万级的数据加载查询中，谁更具优势，性能 、效益
lambda表达式只是一个简单的复数比较吧。根据存储过程根本没可比性。
你这个比就是一行代码跟一套代码比。
而且千万级数据库只是幌子吧，实际数据库反应速度跟查询结果的返回行数成正版。
比如你lambda表达式返回三千万数据库，存储过程返回十条数据。在量的层面上已经不一致了。
要比较当然在同一个层面上。
lambda表达式逻辑单一，能走索引这个是优势
存储过程一般逻辑比较复杂，IOPS和CPU占用资源会很高。但是能不修改程序的情况下进行逻辑更新这个是优势
根本就是视情况而定，并不存在可比性。
❽ mysql 千万级数据库如何进行多张结构相同的表联合查询如何优化或设置提高查询速度
我也遇到相同的问题，我的环境是MS SQL
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❾ MySQL数据库千万级数据处理
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表
只要索引合理，数据量不算大
祝好运，望采纳。
