深入了解百万级别的数据库优化策略 (百万级别的数据库优化)
随着企业信息化的快速发展，数据量也在快速增长，百万级别的数据已经成为许多企业的标配。对于企业的数据库来说，能够支持百万条数据的并发查询和更新操作已经成为了必要的能力。然而，如何优化数据库以保证其高效稳定地运行呢？下面就为大家介绍几种百万级别的数据库优化策略。
1.数据表分表
数据表的分表是将一张具有巨大数据量的数据表分裂为几个数据片段，每个数据片段分别存储一部分数据。通过数据表分表可以减少单张数据表的数据量，使得原本庞大的数据操作变为一些小的数据操作，进而提高了数据库的执行效率。
2.合理设计索引
对于大数据量的数据表，索引的设计至关重要。索引是对数据表的某个字段或组合字段建立的一项数据结构，目的是加快对该字段或组合字段的查询。在百万级别的数据库优化中，要充分利用索引，为数据表中访问量大的字段设计合理的索引，以提高查询速度。
3.批量操作
批量操作多采取在程序层面进行优化，通过批量操作降低数据库的访问频率，从而提升系统的处理效率。比如，批量插入、更新、删除等操作，能够有效提高系统的效率。
4.读写分离
读写分离即将主数据库的读写操作拆分为读操作和写操作。写操作集中在主数据库上进行，而客户端的读操作则可以分配给从数据库（也称为只读数据库）进行，以降低对主数据库的读访问压力，从而进一步提高数据库的性能。
5.大数据表分区域
对于数据量较大的数据表，根据访问性和查询方式，可以将数据表不同的区域划分出来，同一区域内的数据可以通过相同的查询方式进行查询。这样不仅能降低数据库的查询时间，还可以避免产生全表扫描的情况。
6.数据库高可用
数据库高可用性是指数据库在出现故障时，能够及时自动切换到备份数据库继续提供服务的特性。通过数据库高可用性的设置，可以有效降低系统的宕机时间，提高系统的稳定性。
7.添加缓存
数据的访问过程中，缓存机制是非常必要的。通过添加缓存，可以避免对数据库的频繁访问，缓解对数据库的压力，提高系统访问速度。
随着数据量不断增长，数据库优化已成为企业信息化建设的重要环节。通过以上几种百万级别的数据库优化策略，可以帮助企业有效提升数据库的性能和稳定性，提高系统的访问速度和可用性，使得企业在信息化建设中更具竞争力。
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wordpress百万级数据如何优化数据库
MySQL是一个关系型数据库管理系烂行统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产坦历咐品。MySQL 是更流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是更好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。“总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性。总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。”，所以此处列出一些MySQL的必要的优化和建议。
1. 核心类
♦ 不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层；
♦ 控制单表数据量，单表记录控制在千万级；
♦ 控制列数量，字段数控制在20以内；
♦ 平衡范式与冗余，为提高效率可以牺牲范式设计，冗余数据；
♦ 拒绝3B(big)，大sql，大事务，大批量；
2. 字段类
♦ 用好数值类型
tinyint(1Byte)
allint(2Byte)
mediumint(3Byte)
int(4Byte)
bigint(8Byte)
bad case：int(1)/int(11)
♦ 有些字符转化为数字
例如：用int而不是char(15)存储ip
♦ 优先使用enum或set
例如：sex enum (‘F’, ‘M’)
♦ 避免使用NULL字段
NULL字段很难查询优化
NULL字段的索引需要额外空间
NULL字段的复合索引无效
bad case：
name char(32) default null
age int not null
good case：
age int not null default 0
♦ 不在数据库里存图片
3. 索引类
♦ 谨慎合理使用索引
改善查询、减慢更新
索引一定不是越多越好（能不加就不加，要加的一定得加）
覆盖记录条数过多不适合建索引，例如“性别”
♦ 字符字段必须建前缀索引
♦ 不在索引做列运算
bad case：
select id where age +1 = 10;
♦ innodb 主键合理使用自增列
主键建立聚簇索引
主键不应该被修改
字符串不应该做主键
如果不指定主键，innodb会使用唯一且非空值索引代替
♦ 不用外键，请由程序保证约束
4. sql类
♦ sql语句尽可能简单
一条sql只能在一个cpu运算
大语句拆小语句，减少锁时间
一条大sql可以堵死整个库
♦ 简单的事务
事务时间尽可能短
bad case：
上传图片事务
♦ 避免使用让纯触发器，用户自定义函数，请由程序取而代之
♦ 不用select *
消耗cpu，io，内存，带宽
这种程序不具有扩展性
♦ OR改写为IN()
♦ OR改写为UNION
PS：最新的mysql内核已经进行了相关优化
♦ limit高效分页
limit越大，效率越低
select id from t limit 10000, 10;
应该改为 =>
select id from t where id >limit 10;
♦ 使用union all替代union，union有去重开销
♦ 尽量不用连接join
♦ 务必请使用“同类型”进行比较，否则可能全表扫面
♦ 打散批量更新
♦ 使用新能分析工具
show profile;
mysqlsla;
mysqldumpslow;
explain;
show slow log;
show processlist;
show query_response_time(percona)
sql 百万级数据库 查询很慢 大神优化下
你的SQL中使用了好多 in 关键字，效率肯定不高了，例如下面的SQL
SELECT COUNT(p.id) pstn_totalnum
FROM port p
WHERE p.device_id in (SELECT de.id
FROM device de
WHERE de.local_net_id = 810
AND 岁拍de.sub_type = 2023)
你完全可以不使用 in 关键字，如：
SELECT COUNT(p.id) pstn_totalnum
FROM port p, device de
WHERE p.device_id = de.id
and de.local_net_id = 810
and de.sub_type = 2023
都是同样的结果，但效率肯定是不一样的，device 符合条件的数据越多，效率越慢，至于上面的一些SQL，肯定还有优化的地方，比如 exists 关键字内部的SQL，效率也不会高，根据逻辑看轮雀银看有没有需要优化的地方。腊宴
你的SQL感觉有些乱
可以说出这个当时的需求和目标不，
重新写
oracle 单表查询百万级别数据，使用order by主键id，查询速度很慢，怎么优化
如果不怕，逗稿占用空间的话，
1。创建物理视图。在试图中固化排序。
2。你的数据是百万级别，测运指毕试一下你的时间旁芹是耗费在排序上，还是数据提取上。甚至显示上。
3。你的id是数字型的吧，要是字符型，那肯定慢啊。
4。使用
存储过程
中的pipeline来提取数据。
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