优化高性能mysql查询：百万级数据快速索引优化实践（mysql百万级数据查询）

《优化高性能Mysql查询：百万级数据快速索引优化实践》

随着移动互联网的兴起，应用系统的数据量迅速增长，如何快速查询庞大的数据库显得尤为重要。本文将复现一个实际的百万级Mysql查询的案例，并介绍如何通过优化数据表结构和Mysql服务器参数来优化查询速度。

首先，我们做了一个高性能索引优化案例，在一个百万级记录级数据库中查询5000行以上的记录。下面是查询代码：

“`sql

Select * from table1 where uid=123 and status=2 limit 5000;

“`

此时，未作优化前，查询的执行时间大概在10秒以上，有时超过30秒。

针对索引优化，首先我们将uis和status字段组合成一个索引，方法如下：

“`sql

CREATE INDEX index_name ON table1 (uid,status);

接着对Mysql服务器参数做如下设置： 

max_connections = 256;

max_allowed_packet = 16M;

max_heap_table_size=128M; # 如果query返回结果集较大，建议调整>=128M, 否则出现MySQL has gone away错误

join_buffer_size=18M;

sort_buffer_size=3M;

read_buffer_size=3M;

thread_cache_size=256;

设置完成后，将符合条件的5000行以上记录查询，结果发现执行时间从原来的10秒以上缩短到3秒以内，提高了查询性能。
通过这个案例，我们可以发现，查询百万级数据库的高性能优化需要联合构建表索引，优化Mysql服务器参数等措施，一次性执行就可以节省查询时间，极大地提高查询性能。