mysql怎么一次性存入百万数据 设置

一、mysql怎么一次性存入百万数据 设置

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽量避免在 where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where及 order by涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where子句中对字段进行 null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

4、尽量避免在 where子句中使用 or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

select id from t where num=10

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

select id from t where name like‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in和 not in也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between就不要用 in了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

select id from t where name like‘abc%’

select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10、不要在 where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into#t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

13、很多时候用 exists代替 in是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select的效率，但同时也降低了 insert及 update的效率，因为 insert或 update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered索引数据列，因为 clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar代替 char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select* from t，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into代替 create table，避免造成大量 log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table，然后 drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

二、MySQL一条记录容量的限制及管理方法mysql一条记录容量

MySQL一条记录容量的限制及管理方法

MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种互联网应用中。在使用MySQL管理大量数据时，经常需要了解和控制单个记录的容量，避免超出MySQL的限制，导致数据无法存储或读取不稳定。本文将介绍MySQL一条记录容量的限制和管理方法。

MySQL在存储一条记录时，会将记录分为多个部分进行存储，这些部分包括数据行、记录头、记录指针等。在MySQL5.5及以后的版本中，一条记录最大容量为65535字节（64KB），其中数据行最大容量为约8KB，剩余空间用于记录头和指针。

MySQL中记录页是存储记录的基本单位，每个记录页大小为16KB。一条记录超过一页的大小时，MySQL会将其拆分为多个页存储，并使用记录指针将它们连接起来。但是，由于多页记录会影响读取效率，因此应尽可能控制单个记录的容量。

MySQL提供了多种管理一条记录容量的方法，以下是几种常用的方法：

在设计数据表结构时，可以通过将数据拆分成多个表或字段进行存储，将记录容量控制在MySQL的承受范围内。例如，可以将一个大字段拆分成多个小字段存储，将一个大表拆分成多个小表存储。

对于较大的数据，可以使用BLOB和TEXT类型进行存储。这两种类型可以存储最大为4GB的数据，可用于存储大量的文字、图片、音频或视频等数据。

MySQL提供了多种压缩存储数据的方法，例如使用MyISAM表存储时，可以使用压缩算法来减小记录的大小。此外，MySQL还提供了多种压缩插件，例如InnoDB引擎的压缩插件和MyISAM引擎的压缩插件，可以在数据存储时进行压缩，提高存储效率。

MySQL默认使用16KB的记录页，但是根据实际情况，可以将记录页大小调整为8KB或4KB等更小的值，以减小单个记录的大小。

MySQL一条记录容量的限制和管理是开发者必须熟练掌握的知识点。在使用MySQL管理大量数据时，应尽可能控制记录的容量，避免超出MySQL的限制，影响数据的存储和读取效率。通过合理设计数据表结构、使用合适的数据类型、压缩数据等方法，可以有效地管理MySQL一条记录容量。

三、mysql中的text字段的范围与使用方法!

MySQL中的text字段的范围及使用方法：

在MySQL中，`text`字段用于存储变长的字符串。`text`字段根据其数据类型有不同的存储长度限制。具体来说：

1. TINYTEXT:最大长度是255个字符。

2. TEXT:最大长度是65,535个字符。

3. MEDIUMTEXT:最大长度是16,777,215个字符。

4. LONGTEXT:最大长度是4,294,967,295个字符。

这些长度限制是指字符数，不是字节数。字符的实际存储可能会因字符集的不同而有所变化。例如，使用UTF-8编码的字符可能需要多个字节来存储。

1.创建表时定义text字段：在创建表时，可以在列定义中使用`TEXT`类型来指定一个文本字段。例如：

这里创建了一个名为`example`的表，其中包含一个可以存储长文本的`content`字段。

2.插入和查询文本数据：可以像其他字段一样插入和查询文本数据。例如，使用`INSERT INTO`语句插入数据，使用`SELECT`语句查询数据。由于文本字段可以存储大量数据，因此在处理大量文本数据时，可能需要考虑查询性能和索引的使用。

3.性能优化：对于大量的文本数据，为了提高查询性能，可以为text字段创建全文索引。MySQL提供了全文搜索功能，可以更有效地在文本字段中搜索数据。此外，还可以考虑使用其他技术，如分表或分区，以进一步优化大型文本数据的处理。

4.注意字符集和排序规则：使用text字段时，应考虑字符集和排序规则的设置，以确保数据的正确存储和检索。不同的字符集和排序规则会影响数据的存储需求和查询性能。

总之，MySQL中的text字段用于存储可变长度的字符串数据，具有不同的长度限制。在使用时，需要根据实际需求选择合适的text类型，并注意性能优化和字符集设置。