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mysql 数据库优化-mysql海量数据优化建议：
1 使用Heap内存表能够获得巨大的性能提升（至少100倍）：将数据分区（流行区、冷面区）由多个数据库存储，相应建立内存表读取（先压缩）
2 如果查询就要全表扫描，不要建Index
3避免使用JOIN：MYSQL的JOIN算法较差——使用了递归或叠代进行查询，如：A=B，则要对数据表B进行多次的非连续读取，速度很慢。（这点不如一些商业数据库，没有使用hash join 或sort merge join）要尽量避免大数据量的随机读取行为！！
4 不要拘泥于范式——空间和时间永远是一对矛盾
5 MySql的查询使用单线程方式——因此如果不是使用并发方式执行多个查询，则多CPU、多硬盘的系统帮助不大，不如增加内存更好！
分区的扫描也是基于单线程。这点比较郁闷。
mysql 数据库优化-mysql海量数据优化建议：
1 使用Heap内存表能够获得巨大的性能提升（至少100倍）：将数据分区（流行区、冷面区）由多个数据库存储，相应建立内存表读取（先压缩）
2 如果查询就要全表扫描，不要建Index
3避免使用JOIN：MYSQL的JOIN算法较差——使用了递归或叠代进行查询，如：A=B，则要对数据表B进行多次的非连续读取，速度很慢。（这点不如一些商业数据库，没有使用hash join 或sort merge join）要尽量避免大数据量的随机读取行为！！
4 不要拘泥于范式——空间和时间永远是一对矛盾
5 MySql的查询使用单线程方式——因此如果不是使用并发方式执行多个查询，则多CPU、多硬盘的系统帮助不大，不如增加内存更好！
分区的扫描也是基于单线程。这点比较郁闷。
1 篇回复回复列表
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admin (2009-4-16)
key_buffer_size=402653184
read_buffer_size=2093056 max_used_connections=143 max_connections=500 threads_connected=131 It is possible that mysqld could use up to key_buffer_size + (read_buffer_size + sort_buffer_size)*max_connections = 2439212 K bytes of memory |