mysql怎么造千万数据 mysql几千万条数据

如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库？

首先要确定你的目标，所谓千万级是每秒千万次查询还是千万条记录的数据库，前者是一个极其复杂的，这个不是光告mysql能解决的，我想不是前者，而后者却是很简单的一件事，前提是定义高效，定义两个指标：

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1，每秒查询的次数是多少

2，每次查询时长

确定好以后再考虑以下几个因素的优化

1，存储的类型，SSD比普通磁盘的随机读写能力可以提高不少，一般2到3个数量级，还要看索引和数据块的大小，比较复杂

2，先择RAID类型，如果选raid0和raid10可以提升近似1倍的速度

3，使用高带宽的网速，可以减少网络传输延迟，用10g的光纤比1g的电缆理论上可以提升1个数量级的吞吐量，尤其对大数据据量的结果集特别有效

4，合理的索引，带条件的检索字段加上索引

5，用大宽表，尽可能减少多表关联查询，用空间换时间吧

6，_用主从的集群，基本上查询的并发量和服务器的数量成正比的

7，使用缓存，如memcached，尤其对静态数据提升尤其明显

8，合理选择数据库字段的类型，用定长字字，不要用变长的，如定长的int,char,decimal类型，别用varchar,text等

9，给数据库配置更大的内存

10，检查下瓶颈在不在CPU，如果查询复杂，换个更高配置的服务器

总的原刚就是，尽可能用内存替代碰盘提升IO速度，提高网络和CPU的配置以减少查询时间；尽可能提升网络速度，内存和主机的数量以提高并发

我们先探讨非高并发量的实现。

对于查询频次较高的字段，加上索引。

加索引注意事项：

1.对那些字符内容较长的最好不要加索引

2.按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

随意加索引，会给数据维护增加负担

其实，可以引入分区。

分区注意事项：

1.常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。

2.对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。

这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。

引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区

对于并发量较高的，我们除了做上面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。

未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

MYSQL 每天上千万条数据，有什么方案

1.优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。

2.写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。

3.分布式，搞集群，扩大配置。

一条新闻的相关信息，来源，作者，正文，这些基本不变咯，除了正文可能文字比较多，其他的你可以存进缓存，正文的话，你这里可以把前面200字作为正文缩略，存进缓存。

mysql 如何更好的给一个千万级数据量的表增

例子：

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页，结果？

8-9秒完成，my god 哪出问题了？？？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：

select id,title from collect where id=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人提出了分表的思路，这个和discuz 论坛是一样的思路。思路如下：

建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK，来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。

加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果，时间是1-2秒！

why 　 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？

答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！

好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！

答案就是：复合索引！有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！

再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。

综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！

好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然对于in语句同样有效！看来网上说in无法用索引是错误的！

有了这个结论，就可以很简单的应用于轻量级框架了：

代码如下：

$db=dblink();

$db-pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db-execute($sql);

$strpage=$db-strpage(); //将分页字符串保存在临时变量，方便输出

while($rs=$db-fetch_array()){

$strid.=$rs['id'].',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串

$db-pagesize=0; //很关键，在不注销类的情况下，将分页清空，这样只需要用一次数据库连接，不需要再开；

$db-execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");

php while($rs=$db-fetch_array()):

tr

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['id']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['url']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['sTime']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['gTime']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['vtype']; $amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp;a act=showid= php echo $rs['id']; $amp;quot;$ target="_blank"$amp;amp;$lt; php echo $rs['title']; $amp;amp;$lt;/a$amp;amp;$lt;/td

td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['tag']; $amp;amp;$lt;/td

/tr

php endwhile;

/table

php

echo $strpage;

通过简单的变换，其实思路很简单：1）通过优化索引，找出id，并拼成 "123,90000,12000" 这样的字符串。2）第2次查询找出结果。

小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！

通过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP千万不能用框架，尤其是那种连sql语句都看不到的框架！因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃！只适合小型应用的快速开发，对于ERP,OA，大型网站，数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控，那项目的风险将会成几何级数增加！尤其是用mysql 的时候，mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍！

PS: 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。

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