Mysql 35万条数据，如何高效处理（Mysql三十五万条数据）

在现如今的大数据时代，数据量的增大已经是一种必然趋势，并且数据的处理和分析也日益成为众多公司和业务领域关注的重点。在这样的情况下，许多数据管理系统已经成为了企业必不可少的工具之一，其中MySQL是最常用的数据管理系统之一。但是对于MySQL，面对着海量的数据，如何高效处理呢？这是我们今天需要探讨的问题。本文将会介绍一些可以帮助你高效处理MySQL 35万条数据的技巧和方法。

一、正确的索引设计

索引的作用是加速查询。因此，在MySQL中设计合理的索引有利于提高查询效率。但是，使用过多的索引也会影响性能，甚至会导致系统的崩溃。一个良好的索引设计需要考虑以下两个因素：查询频率和数据分布。将索引应用到查询频率高的列上可以提高查询效率，而索引的数据分布应该更加均匀，以避免热点数据的出现。

创建索引的基本语法：

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX 索引名
ON 表名 (列名 [(长度)] [ASC/DESC]);

二、分区表设计

在MySQL中，分区表是一种可以将一张表分成多个小表的处理方式。在大数据量的情况下，这种方式可以极大地提高查询效率。如，我们可以将一张存储了订单的表，按日期分区。这样在查询某个时间段的订单时，就只需要查询相应的表格，而不用搜索整个表，从而减少了查询时长。

创建分区表的语法：

CREATE TABLE 表名 (
    列名 数据类型,
    ···
) PARTITION BY RANGE (日期或数字列) (
    PARTITION PART_01 VALUES LESS THAN ('2021-07-01'),
    PARTITION PART_02 VALUES LESS THAN ('2021-08-01'),
    PARTITION PART_03 VALUES LESS THAN ('2021-09-01'),
    ···
);

三、使用合适的存储引擎

MySQL 常用的存储引擎包括 MyISAM 和 InnoDB。 MyISAM 锁的是整个策略表，而 InnoDB 则是锁某一条数据，所以在大多数业务场景中 InnoDB 优于 MyISAM。但是，在一些查询频率高、修改频率低的场景下，可以考虑使用 MEMORY 存储引擎，将数据直接存入内存中进行操作，以提高查询效率。

创建 MEMORY 存储引擎的语法：

CREATE TABLE 表名 (
    列名 数据类型,
    ···
) ENGINE MEMORY;

综上所述，正确的索引设计、分区表设计和存储引擎选择对于高效处理MySQL大数据是至关重要的。当然，在处理数据时，还可以使用 GROUP BY、LIMIT 子句等一些特定的语法和技术来优化查询效率。

附：常用语句

1. 添加单列索引：

ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (列名);

2. 添加复合索引：

ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (列1, 列2, ···);

3. 查询创建索引的语句：

SHOW INDEX FROM 表名;

4. 查询表所使用的存储引擎：

SHOW TABLE STATUS FROM 数据库名 LIKE '表名';

5. 删除表的分区：

ALTER TABLE 表名 REMOVE PARTITIONING;

6. 统计行数：

SELECT COUNT(*) FROM 表名;

7. GROUP BY 子句的使用：

SELECT 列名, COUNT(*) FROM 表名 GROUP BY 列名;