mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！
一、百万级数据msql测试环境介绍
mysql 在300万条数据（myisam引擎）情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件（正确设置索引）运行时间正常。对于经常进行读取的数据我们建议使用myisam引擎...
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二、百万数据下mysql分页问题
在开发过程中我们经常会使用分页，核心技术是使用limit进行数据的读取。在使用limit进行分页的测试过程中，得到以下数据：
select * from news order by id desc limit 0,10耗时0.003秒select * from news order by id desc limit 10000,10耗时0.058秒select * from news order by id desc limit 100000,10耗时0.575秒select * from news order by id desc limit 1000000,10耗时7.28秒
我们惊讶的发现mysql在数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢，100万条起的查询速度已经需要7秒钟。这是一个我们无法接受的数值...
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三、百万数据下mysql条件查询、分页查询的注意事项
接上一节《百万数据mysql分页问题》，我们加上查询条件：
select id from newswhere cate = 1order by id desclimit 500000 ,10查询时间 20 秒
好恐怖的速度！！利用第一节《百万数据mysql数据测试环境介绍》知识进行优化...
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四、mysql存储引擎 myisam和innodb的区别
mysql有多种存储引擎，myisam和innodb是其中常用的两种。这里介绍关于这两种引擎的一些基本概念（非深入介绍）。
myisam是mysql的默认存储引擎，基于传统的isam类型，支持全文搜索，但不是事务安全的，而且不支持外键。每张myisam表存放在三个文件中：frm 文件存放表格定义；数据文件是myd (mydata)；索引文件是myi (myindex)...
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五、mysql性能优化的一些经验
大多数的mysql服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被mysql的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了...
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