MYSQL中1000万条数据你是怎么查询的，查询非常慢怎么优化

select count(*) from user_login_log;select * from user_login_log limit 10000,100;select * from user_login_log limit 10000,1000;select * from user_login_log limit 10000,10000;select * from user_login_log limit 10000,100000;select * from user_login_log limit 10000,1000000;

 数据量越大，花费时间越长

select * from user_login_log limit 100,100;select * from user_login_log limit 1000,100;select * from user_login_log limit 10000,100；select * from user_login_log limit 100000,100;select * from user_login_log limit 1000000,100;

偏移量越大，花费时间越长（浅层分页到深层分页）

sql优化：

1.Mysql自身

2.网络io

3.SQL自身

--原SQL

select * from user_login_log limit 10000,100000;

--避免使用select *

select user_id,ip,sttr1,attr2,attr3,attr4,attr5,attr6,attr7,attr8,attr9,attr10 from user_login_log limit 10000,100000;

 全表扫描,查询效率慢

--按需查找字段

select id from user_login_log limit 10000,100000;

explainselect id from user_login_log limit 10000,100000;

 使用索引扫描，主键索引，进行提升

select user_id from user_login_log limit 10000,100000;

--覆盖索引

alter table user_login_log add index idx_user_id(user_id);select user_id from user_login_log limit 10000,100000;

查询字段索引覆盖，通过辅助索引提升查询效率

针对数据量大的情况，我们可以做如下优化：

按需查询字段，减少网络IO消耗

避免使用select *，减少mysql优化器负担

查询的字段尽量保证索引覆盖

借助NoSQL缓存数据缓解MySQL数据库的压力

select * from user_login_log limit 1000000,100;

--增加索引where条件，缩减数据范围

select * from user_login_log where id> 1000000 limit 100;

偏移量大的场景，我们可以使用数据量大的优化方案，除此之外还可以将偏移量改为使用id限定的方式提升查询效率

针对偏移量大的情况，我们可以做如下优化：

添加where条件缩减条数，然后limit关键再进行数据筛选

来源地址：https://blog.csdn.net/m0_45312259/article/details/130841925