資料庫mysql單表內複雜查詢,資料庫查詢複雜度

本文目錄一覽：

• 1、mysql資料庫如何提高查詢效率，單表記錄數有幾億條，指定索引效率還是很慢
• 2、假如mysql資料庫單表有100W行記錄，都有哪些方式加快查詢速度
• 3、mysql 單表多次查詢和多表聯合查詢，哪個效率高
• 4、mysql資料庫 sql查詢

mysql資料庫如何提高查詢效率，單表記錄數有幾億條，指定索引效率還是很慢

mysql單表幾條數據，你這麼複雜的SQL還能出得來已經很不錯了。可以考慮分表分庫了，mysql單表數據到千萬級別性能就下降，。單表這麼大的數據，怎麼優化都會有點點慢。

假如mysql資料庫單表有100W行記錄，都有哪些方式加快查詢速度

添加索引或者使用工具，比如Apache Spark

先安裝 Apache Spark，查詢資料庫的速度可以提升10倍。

在已有的 MySQL 伺服器之上使用 Apache Spark （無需將數據導出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個 MySQL 伺服器（複製或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個 MySQL 查詢結果表。

思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數據，也可以執行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？對一些需要運行很長時間的查詢（如報表或者BI），由於 Spark 是一個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個查詢分配一個 CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執行 MySQL 查詢，這個查詢速度比直接在 MySQL 上執行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加「集群」級別的並行機制，在使用 MySQL 複製或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分區表時可以在每個分區都執行一個查詢），然後在多個 Percona XtraDB Cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/reduce 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。

mysql 單表多次查詢和多表聯合查詢，哪個效率高

1. mysql表設計合理且有設置緩存和索引等的話，肯定是比自己程序去逐表查取更簡潔，高效。專業的事情讓專業的工具去做，關係庫就是干這個的。

2. 不過不建議3表以上的連接查詢（可優化表設計，簡化業務邏輯和使用程序分步解析數據），sql複雜代碼不易維護，且大數據量帶來麻煩時，要考慮分庫分表或使用分散式框架

mysql資料庫 sql查詢

CREATE TABLE test_main (

  id      INT   NOT NULL,

  value   VARCHAR(10),

  PRIMARY KEY(id)  

);

mysql SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE, IS_NULLABLE, COLUMN_DEFAULT

    – FROM

    –   INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS

    – WHERE

    –   table_name = ‘test_main’

    –   AND table_schema = ‘test’

    – //

+————-+———–+————-+—————-+

| COLUMN_NAME | DATA_TYPE | IS_NULLABLE | COLUMN_DEFAULT |

+————-+———–+————-+—————-+

| id          | int       | NO          | 0              |

| value       | varchar   | YES         | NULL           |

+————-+———–+————-+—————-+

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