mysql能处理海量数据吗

mysql能处理海量数据吗,第1张

mysql能处理海量数据的。

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<> *** 作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询:

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘�1�7c%’

若要提高效率,可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

事务每次提交都会将log buffer中的日志写入os buffer并调用fsync()刷到log file on disk中。这种方式即使系统崩溃也不会丢失任何数据,但是因为每次提交都写入磁盘,IO的性能较差。

事务提交时不会将log buffer中日志写入到os buffer,而是每秒写入os buffer并调用fsync()写入到log file on disk中。也就是说设置为0时是(大约)每秒刷新写入到磁盘中的,当系统崩溃,会丢失1秒钟的数据。

每次提交都仅写入到os buffer,然后是每秒调用fsync()将os buffer中的日志写入到log file on disk。

以上出自https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/archive/2018/05/08/9010872.html

当我们在导入大量数据时,控制innodb_flush_log_at_trx_commit =2,即可节省导入时间,待测试


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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/8565291.html

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