mysql开启查询缓存 为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？

为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常常见，也是问题最多的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、reg

为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？

正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常常见，也是问题最多的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样，条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，当limit子句变为“limit 100000，50”时，我们会发现，如果只选择了50条语句，为什么会变慢？

，所以我们会觉得很慢。

mysql优化教程？

1。优化SQL语句、索引、表结构等。打开查询缓存时，查询缓存缓存选择查询及其结果数据集。当执行同一个select查询时，MySQL将直接从内存中检索结果，这加快了查询的执行速度，减少了对数据库的压力。执行show变量，比如“have”uqueryucache，您可以检查MySQL查询缓存是否打开。要打开查询缓存，只需配置我的.cnf具体如下：

querycacheuuutype=1

querycacheuusize=128M

querycacheulimit=1m

保存后重新启动mysql。

3. 选择InnoDB存储引擎。MySQL常用的存储引擎是MyISAM和InnoDB。它们之间的区别如下：

MyISAM

查询速度快；

支持表级锁，在此期间不能对表执行其他操作；

支持全文检索；

支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；

不支持外键；

不支持事务，因此没有提交和回滚操作；

不支持群集数据库。

InnoDB

支持行级锁；

支持外键和外键约束强制执行；

支持事务，可以执行提交和回滚操作；

支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；

可以在群集环境中使用，但不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，可以在集群环境下使用。

mysql设置查询缓存？

您可以通过以下SQL查看当前与查询缓存相关的参数状态：showvariableslike%queryucache%“输出类似于以下内容：queryucache ype query cache type有三个值：0、1和2。0，未使用查询缓存。1表示始终使用查询缓存。2表示按需使用查询缓存。如果查询缓存如果类型为1并且不想使用查询缓存中的数据，则可以使用以下SQL:如果tablewheecondition的值为2，则选择SQL 否缓存*FROMmy 如果tablewheecondition的值为2，需要使用SQL才能使用cacheucache开关参数：从MyuTableWhereConditionQueryuCacheuSize默认情况下查询uCacheuSize如果大小为0，则为查询缓存保留的内存为0，则无法使用查询缓存。所以我们需要设置querycacheusize的值：setglobalqueryucacheusize=134217728注意，如果上面的值设置得太小，则不会生效。例如，我用下面的SQL设置querycacheSize:setglobalquerycacheSize=4000

在正常配置下，MySQL只能承载2000万个数据（读写同时进行，表中有大的文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb