背景：订单表中有两千万条数据，未做分区表或者水平分表。从包括此表在内的十张表中查询出聚合后的统计数据。
优化建议：
1.针对需求设计索引，索引适当冗余一些，以免mysql的执行计划改变导致索引失效。
2.使用explain工具 注意用小表撬动大表。
3.在数据库中使用sum，max等函数做数据的聚合查询。因为订单表数据量太大，已经超过了mysql的性能承载限制，如果每次查询都即时查询数据库会导致所需时间特别长。所以可以新建几张表，将要聚合的数据，通过定时任务的方式来插入到新表当中，当有查询需求的时候可以去新建的几张表中做聚合查询。
4.使用缓存，如果统计的数据都是不可变更的，就可以将历史数据都刷进缓存，对应用代码没有任何影响，可大大加快查询统计数据的时间。
5.大数据量的情况下，尽可能避免在mysql进行数据的聚合工作。将数据的聚合工作放在应用中来做，只要注意下空间复杂度和时间复杂度，效率将远高于在mysql。
目录 一、优化 二、案例 -------------------- 一、优化 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，
背景介绍 项目中表数据存在超过50%的逻辑删除数据，影响查询性能，本次计划将逻辑有效的数据迁移到新表，使得表数据量减少，索引文件减少，提高查询效率。 大体思路 通过存储
业务需求：今天从生成测试环境迁移了一批百万级/千万级表的数据，领导要求将这批数据进行脱敏处理（将真实姓名 、电话、邮箱、身份证号等敏感信息进行替换）。迁移数据记录数如下（小于百
MySQL 百万级/千万级数据存储解决方案 百万级、千万级数据处理，个人认为核心关键在于数据存储方案设计，存储方案设计的是否合理，直接影响到数据CRUD操作。总体设计可以
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\---千万级数据查询 if (object\_id(N'syspr\_TablePaginationSearch',N'P') is not null) drop p
（一）索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录，当我们根据条件查询的时候，没有索引，便需要全表扫描，数据量少还可以，一旦数据量超过百万甚至千万，一条查询sql执行往往需要几十
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mysql千万级数据量的订单统计 > 背景：订单表中有两千万条数据，未做分区表或者水平分表。从包括此表在内的十张表中查询出聚合后的统计数据。 优化建议： 1.针对需
太过爱你忘了你带给我的痛
今天药忘吃喽~
你的名字
ゝ一世哀愁。
港控/mmm°
灰太狼
傷城~
我会带着你远行
àì夳堔傛蜴生んèń
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