mysql中，分表查詢和索引查詢哪個(gè)更快？例如，在mysql中，哪種方式更快？為什么要在MySQL中創(chuàng)建多個(gè)表？這是因?yàn)楫?dāng)存儲大量數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過建立多個(gè)表來均勻分布數(shù)據(jù)，每個(gè)表對應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，在查詢

mysql中，分表查詢和索引查詢哪個(gè)更快？

例如，在mysql中，哪種方式更快？

為什么要在MySQL中創(chuàng)建多個(gè)表？

這是因?yàn)楫?dāng)存儲大量數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過建立多個(gè)表來均勻分布數(shù)據(jù)，每個(gè)表對應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，在查詢或調(diào)用時(shí)可以方便地訪問。如果沒有子表，那么所有的數(shù)據(jù)都可能存在于一個(gè)表中，這會增加數(shù)據(jù)庫在寫入或查詢時(shí)的負(fù)擔(dān)，延長查詢時(shí)間，增加磁盤的IO，因?yàn)閷τ诖罅康臄?shù)據(jù)存儲，最好建立不同類型的表，它可以更方便，更快地寫入和檢索。

為了更快地定位目標(biāo)數(shù)據(jù)，必須在子表查詢和單表查詢中引入索引。

為什么MySQL在數(shù)據(jù)庫較大的時(shí)候分頁查詢很慢，如何優(yōu)化？

正如房東所說，分頁查詢在我們的實(shí)際應(yīng)用中非常常見，也是問題最多的查詢場景。例如，對于下面的簡單語句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上創(chuàng)建一個(gè)復(fù)合索引。這樣，條件排序可以有效地利用索引，性能得到快速提高。

如上例所示，當(dāng)limit子句變?yōu)椤發(fā)imit 100000，50”時(shí)，我們會發(fā)現(xiàn)，如果只選擇了50條語句，為什么會變慢？

，所以我們會覺得很慢。

mysql優(yōu)化教程？

1。優(yōu)化SQL語句、索引、表結(jié)構(gòu)等。打開查詢緩存時(shí)，查詢緩存緩存選擇查詢及其結(jié)果數(shù)據(jù)集。當(dāng)執(zhí)行同一個(gè)select查詢時(shí)，MySQL將直接從內(nèi)存中檢索結(jié)果，這加快了查詢的執(zhí)行速度，減少了對數(shù)據(jù)庫的壓力。執(zhí)行show變量，比如“have”uqueryucache，您可以檢查MySQL查詢緩存是否打開。要打開查詢緩存，只需配置我的.cnf具體如下：

querycacheuuutype=1

querycacheuusize=128M

querycacheulimit=1m

保存后重新啟動mysql。

3. 選擇InnoDB存儲引擎。MySQL常用的存儲引擎是MyISAM和InnoDB。它們之間的區(qū)別如下：

MyISAM

查詢速度快；

支持表級鎖，在此期間不能對表執(zhí)行其他操作；

支持全文檢索；

支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮、自復(fù)制、查詢緩存和數(shù)據(jù)加密；

不支持外鍵；

不支持事務(wù)，因此沒有提交和回滾操作；

不支持群集數(shù)據(jù)庫。

InnoDB

支持行級鎖；

支持外鍵和外鍵約束強(qiáng)制執(zhí)行；

支持事務(wù)，可以執(zhí)行提交和回滾操作；

支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮、自復(fù)制、查詢緩存和數(shù)據(jù)加密；

可以在群集環(huán)境中使用，但不完全支持。InnoDB表可以轉(zhuǎn)換為NDB存儲引擎，可以在集群環(huán)境下使用。

MySQL的索引是什么？怎么優(yōu)化？

MySQL索引的建立對于MySQL的高效運(yùn)行非常重要。索引可以大大提高M(jìn)ySQL的檢索速度。

例如：

mysql中是自增主鍵快還是主鍵快，為什么,還有主鍵索引的結(jié)構(gòu)是什么樣子的？

首先，糾正一樓。索引不一定很快。當(dāng)數(shù)據(jù)不多時(shí)，索引會減慢查詢速度。

其次，系統(tǒng)將自動為主鍵創(chuàng)建唯一索引，但這并不意味著主鍵是索引。

第三，主鍵的值不是按字母或數(shù)字順序排列的，為主鍵建立索引的目的是為了克服主鍵的缺點(diǎn)（索引的值是按順序排列的）。最后，自增主鍵即使不建立索引也不會慢下來，因?yàn)樗闹凳前错樞蚺帕械?，系統(tǒng)一定會有一個(gè)機(jī)制來提高查詢速度。

總之，自增主鍵速度更快。