当数据量非常大的时候怎么优化mysq的模糊查询(mysql模糊查询优化)

当数据量非常大的时候怎么优化mysq的模糊查询


如果是like的话,基本上是优化不了的,至能用表扫描算法执行。这个算法的效率取决于表中记录的数量。

查询优化是针对某个SQL语句的,而不是针对表的。一般常用的方法有
1. 添加索引
2. 分区表
3. 添加冗余字段。
分区可参照MySQL官方文档 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/index.html

是发送到发送到放松放松的份上的冯绍峰
再看看别人怎么说的。

个人感觉,最好加上该表里面带索引的字段 一起查询这个会尽可

mysql模糊查询优化



你这种写法都可以使用索引的,何来索引失效?5000W数据,我不知道你一条数据有多大,8G内存的机器,数据都可以全部加载到内存中了。我做的话,不需要中间缓存,绝对一秒以内的到想要的结果。


php+mysql 如何优化千万级数据模糊查询加快


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

SQL 模糊查询如何优化查询速度


模糊查询用到了关键字:like(像)和通配符(_、
从它的字面意思可以看出来,只要你输入文字有一点符合就会查询出来
例如:
select * from 表 where 字段 like _
like 后面可以输入单字符或多字符;配所有,而 _ 只能通配一个字符;
所以在查询时相对来说比全条件的查询速度快

建索引,分区 即可