优化Mysql优化：轻松搞定百万级数据查询（mysql百万级数据查询）

随着MySQL在各行各业的应用越来越普及，百万级别的数据库存储在经典的表上，运行时间非常长，及其容易受到sata阻塞，影响用户体验。因此，合理的MySQL优化将成为衡量系统性能的关键技术环节，进而确保数据库的有效性和可用性。

首先，要从建议索引检查入手，在查询大量数据时，为使查询更快，使用合适索引有利于提高查询性能，比如把索引里含有相同字段并且索引值最左边的字段定义为索引，给查询条件建立索引条件可以快速获得查询结果。

其次，可以对对应的SQL语句做优化，优化SQL语句可以实现复合查询，比如使用索引，将复杂的查询语句拆分为多个查询，让查询效率快几十倍；此外，还可以使用子查询来替代合并查询；限制SQL查询的中的结果；改善SUM(),COUNT()引擎的执行；

最后，如果可以，可以考虑换用NoSQL存储类型，采用NoSQL方案处理大批量数据时能极大提高查询性能，比如在处理大量数据时选择MongoDB来存储，MongoDB优势在于能够快速查询，减少了存储类型的操作，节约了时间和成本。

总的来说，MySQL的优化是一项艰巨的任务，要从内部代码优化，换用NoSQL数据库存储，到建议索引检查，再到优化SQL语句，都需要对MySQL数据库有深入的理解，才能最大限度提升MySQL查询效率。

“`SQL

— 优化索引

CREATE INDEX idx_indexField

ON tableName (field1,field2);

— 优化SQL

SELECT DISTINCT field FROM tableName;

— 使用NoSQL

mongodb.collectionName.find({field:{$gt:’value’}})

“