经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。
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MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
mysql数据库，一张百万级别的大表，一般来说是很快的，但需要进行优化。同时，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。
优化前：原理：mysql会先查询出10000010（一千万零一十）条数据，然后丢弃前10000000（一千万）条数据，返回最后10（十）条数据，所以偏移量越大，性能就越差。
1、php+mysql百万级数据排序 php+mysql百万级数据分页。因涉及多表多条件联合查询。谁能帮忙优化下面的查询语句。
2、简单排序 首先，让我们来看看最简单的情况：将一个数组元素从低到高进行简单排序，这个函数既可以按数字大小排列也可以按字母顺序排列。
3、网站前段，访问标签页面，需要查询出这个标签下的所有文章，需要筛选是否发布，需要按照时间排序。通过一般方法left join + 联合索引 速度仍然十分不理想。请教在百万级文章，万级标签，千万级关系下。
2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。
首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。
首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。
一种方法是靠经验：update 语句的 where 中会扫描多少行，是否修改主键，是否修改唯一键，以这些条件来估算系数。另一种方法就是在同样结构的较小的表上试验一下，获取倍数。
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