1、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
十多年的新沂网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。营销型网站的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整新沂建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“新沂网站设计”,“新沂网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。
2、十万条数据已经够多了，通常最好的办法就是创建索引，创建索引的命令： CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name，...)； index_name：这是索引的创建名称，你自己命一个名称。
3、利用表分区：这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。
4、如果服务器本地快，但页面查询慢，那就排除了性能问题，考虑网络问题与页面查询语句调用的驱动模块是否有问题。检测网络连接速度，如慢尝试更换网线。网络连接速度正常，则尝试更换调用的驱动包，重新下一个或换一个版本。
5、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。
例如上面的例子，我们不使用索引的话，需要查询11次才把编号为4的数据取出，如果加上索引，我们只需要4次就可以取出。如大家所知道的，MySQL目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
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。1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。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。
1、合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
4、你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
5、log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
实验 我们搭建一个 MySQL 7 的环境，此处省略搭建步骤。写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：执行一下脚本：现在执行以下 SQL 看看效果：...执行了 180s，感觉是非常慢了。
MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。
mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。
在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
首先换数据库，MySQL处理这个数量级数据比较吃力。
不进行结构优化的话只能用缓存了 讲结果缓存进 memcache ，并记录缓存 hits 和 时间，每次先检查是否在memcache 里，在的话直接返回 不在的话就去数据库查询，然后看memcache是否满了，不满就添加到memcache里。
添加索引或者使用工具，比如Apache Spark 先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。B-TREE 查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。
根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。
mysql使用select * limit offset， rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法： 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。
重庆分公司
重庆分公司
