千万条数据用代码还是SQL

千万条数据是用SQL的。

1真正做过几个项 目才会明白,写sql语句会比编程代码还要多。真正的程序,其实是sql。 最后说一句,如果经验足够丰富,写出的统计过程,其执行时间在数分钟甚至几个小时都是正常的。

2在SQL语句中实现通常效率更高，因为在java代码中往往会损耗很大性能。比如一个最简单的场景A表100W，B表100W，他们连接的结果是1000条数据。那么在SQL里面做连接 *** 作的话，数据库和java程序之间只需要传递1000条数据。如果在Java代码里面实现数据库和Java程序之间需要传递200W条数据。

3从这个简单的场景可以看到，徒增了传输的性能损耗。并且占据了更多应用进程的内存和CPU资源，所以大部分场景下建议是在SQL里面处理比较优。

1优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。

2写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。

3分布式，搞集群，扩大配置。

一条新闻的相关信息，来源，作者，正文，这些基本不变咯，除了正文可能文字比较多，其他的你可以存进缓存，正文的话，你这里可以把前面200字作为正文缩略，存进缓存。

一般刚开始学SQL的时候，会这样写

代码如下:

SELECT FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;

但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死

代码如下:

SELECT FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;

也许耗费几十秒

网上很多优化的方法是这样的

代码如下:

SELECT FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

是的，速度提升到0x秒了，看样子还行了

可是，还不是完美的！

以下这句才是完美的！

代码如下:

SELECT FROM table WHERE id BETWEEN 1000000 AND 1000010;

比上面那句，还要再快5至10倍

另外，如果需要查询 id 不是连续的一段，最佳的方法就是先找出 id ，然后用 in 查询

代码如下:

SELECT FROM table WHERE id IN(10000, 100000, 1000000);

再分享一点

查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段,如，存储网址的字段

查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查看该字串的crc32或md5

如何优化Mysql千万级快速分页

Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。By:jack

Mysql limit分页慢的解决办法（Mysql limit 优化，百万至千万条记录实现快速分页）

MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入地去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千 万，它的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。用事实说话，看例子：

数 据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘16G。OK ,看下面这条sql语句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上001秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页，结果？

8-9秒完成，my god 哪出问题了？？？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，004秒就OK。 为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到 了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上005秒，可是提高90倍，从9万开始，那就是00590=45秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人 提出了分表的思路，这个和dis #cuz 论坛是一样的思路。思路如下：

建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上01-02秒可以跑完。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。

加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是01-02秒完成！分表性能没问题？错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果，时间是1-2秒！

why 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？ 怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？

答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！

好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢到你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！

答 案就是：复合索引！ 有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！004秒完成！

再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！

再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，05秒。

综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在00x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引是非常重要的！

好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没得用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：

select from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然对于in语句同样有效！看来网上说in无法用索引是错误的！

有了这个结论，就可以很简单的应用于轻量级框架了：

代码如下：

复制代码代码如下:

$db=dblink();

$db->pagesize=20;

$sql=”select id from collect where vtype=$vtype”;

$db->execute($sql);

$strpage=$db->strpage(); //将分页字符串保存在临时变量，方便输出

while($rs=$db->fetch_array()){

$strid=$rs['id']',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串

$db->pagesize=0; //很关键，在不注销类的情况下，将分页清空，这样只需要用一次数据库连接，不需要再开；

$db->execute(“select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)”);

<php while($rs=$db->fetch_array()): >

<php echo $rs['id'];>

<php echo $rs['url'];>

<php echo $rs['sTime'];>

<php echo $rs['gTime'];>

<php echo $rs['vtype'];>

” target=”_blank”><php echo $rs['title'];>

<php echo $rs['tag'];>

<php endwhile; >

<php

echo $strpage;

MySQL322限制的表大小为4GB。由于在MySQL323中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由 *** 作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。

InnoDB存储引擎将InnoDB表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建。这样，表的大小就能超过单独文件的最大容量。表空间可包括原始磁盘分区，从而使得很大的表成为可能。表空间的最大容量为64TB。

扩展资料

据DVB团队以及Cmshelp团队做CMS系统评测时的结果来看，MySQL单表大约在2千万条记录（4G）下能够良好运行，经过数据库的优化后5千万条记录（10G）下运行良好。

这对于MySQL是不公平的，那些CMS厂商非但没有把内核做好反而还在添加很多花哨的功能，最终导致其产品自身负载过低。

他们并没有针对自身负载效果作出相应的数据库优化方案及标准，而是继续保留着复杂的结构造成对MySQL的资源无休止的浪费，最终导致了其负载上的缺陷。

于是他们便充分发挥中国人的传统优势——变通：避重就轻的采用了所谓的分表式存储，虽然在一定程度上缓解了自身负载的缺陷，但是导致了网站后期维护以及资源上的浪费。

用一个不恰当的比喻来形容，MySQL中的的表就像一块地，单表就相当于利用这块地盖高层建筑充分利用达到高人员负载，但分表就相当于用这块地盖了一间平房。

如果为了达到高人员负载的话那就需要另开地皮达到目的，但是我们要思考，是地不够，还是他的能力不够，如此做法让人感到资源的浪费以及规划的严重缺陷。

1、只需要做一个时间字段的索引即可。

2、SQL Server 2000 不会对表进行实际拆分，它没有这个功能。

3、MS SQL Server 2000 及其后的各版本，都没有对表进行实际拆分成多个表，没有将一个数据库拆分成多个数据库的功能。现在的最新版本的MS SQL 为2012版。

4、加快SQL Server搜索速度的方法很简单，加入必要的限制条件即可，在限制条件为确定的，条件为单方向增长的，搜索结果集（结果数据条不多）时，SQL Server会自动变快，能使用等于条件时，不要使用大于、小于条件，尽可能规避模糊通配条件。对常用可排序的条件进行索引可以有效加快系统搜索速度。

5、每日30万条以上数据，对SQL Server来说，压力很大！存储过程、客户端如果在设计过程中不经过特殊优化，对于普通企业的硬件设备来说，是比较难以承受的。

6、相关的知识请百度中按“sql server 千万条记录”去搜别人的说法。

此外，个人建议这样的数据库在搜索时，以分年方式建库，分月方式建表，在搜索时如跨年、跨月，需要复合搜索，设计起来很难。

系统内有一只游戏日志表，每日以百万条数据增长，过段时间需要按照日期清理数据。同事使用delete循环删除过一次，时间久不说，表中的数据是删除了，但是查看服务器发现，idb文件大小居高不下，使用optimize table 表名 , 优化表以后，内存大小恢复正常。前前后后花费将近4个小时的时间。效率比较低，偶然想起TRUNCATE TABLE，决定使用以下方案，结果10分钟内，清除3千多万条废弃数据。记录以下，已备下次使用。

按以上步骤，可以解决锁表问题。

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