1樓：團隊讀書控
呵呵，我認為可以建立索引，但必須要合理分配io
為什麼：
1：索引是建立在表的一列或多個列上的輔助物件，目的是加快訪問表中的資料(加快查詢)；
2：通常,通過索引查詢資料比全表掃瞄要快. 當oracle找出執行查詢和update語句的最佳路徑時, oracle優化器將使用索引.
除了那些long或long raw資料型別, 你可以索引幾乎所有的列. 在大型表中使用索引特別有效.
3：雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來 儲存,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改.
這意味著每條記錄的insert , delete , update將為此多付出4 , 5 次的磁碟i/o . 因為索引需要額外的儲存空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.
4：解決方案：
4.1利用分表操作。千萬級的資料必須要用垂直分表操作，這樣每天插入的資料在不同的表中，索引也就在不同的表的索引中，減少插入帶來的效率問題
4.2 索引表空間和資料表空間分開存放。不要把索引和表資料建立在乙個磁碟中，利用兩個磁碟，分別進行io操作，也就是索引表空間和資料表空間徹底分開。
提高系統io吞吐量。會有一定的效果，但不如第乙個的效果好
2樓：悠然看社會
如果經常查詢肯定要建索引的。索引會佔空間，硬碟夠大的話。擴大就是了。
sql資料庫乙個表存多少資料不會影響速度，我的程式資料量很大，每天都有大概30w條資料存入，不勝感激
3樓：
表的資料多少影響速度，是根據你的語句決定的，如表有100條記錄，語句是判斷欄位a>1，只要比較100次，表有100w條記錄，要判斷欄位a>1，需要比較100w次，會慢點，其實每天的資料量這麼大，只是用來存放還是用來做查詢使用的，一年前的資料或者更久之前的是否不用？如果不用可以分表存放的，一張表放的資料越多，肯定會越慢的。
4樓：知三四郎
如果一直insert，很少selelct，那不是什麼問題，你只要設計好索引，關心你的磁碟空間就可以了。
如果select也很多，就需要強化索引的使用，盡量降低每個sql的執行時間。
談到管理，建議你按照冷、熱資料，進行分表；也可以按月分表。
5樓：匿名使用者
每天30w條資料小case，
表的主鍵使用自增長列，這樣插入不會引起重排序，對插入速度無影響。
6樓：懺魂之詩
打完了才發現是2013年的，而且發布時發現編輯的內容很多都消失了，刪除還要50財富值。我tm
如何提高上百萬級記錄mysql資料庫查詢速度
7樓：愛可生雲資料庫
先安裝 apache spark，查詢資料庫的速度可以提公升10倍。
在已有的 mysql 伺服器之上使用 apache spark （無需將資料匯出到 spark 或者 hadoop 平台上），這樣至少可以提公升 10 倍的查詢效能。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效能提公升。你也可以使用 spark 的快取功能來快取整個 mysql 查詢結果表。
思路很簡單：spark 可以通過 jdbc 讀取 mysql 上的資料，也可以執行 sql 查詢，因此我們可以直接連線到 mysql 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？
對一些需要執行很長時間的查詢（如報表或者bi），由於 spark 是乙個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。mysql 只能為每乙個查詢分配乙個 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（有點像使用了分割槽表時可以在每個分割槽都執行乙個查詢），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。
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