mysql千万级数据表快速创建索引

为了快速创建索引，可以考虑以下几个方面：

1. 首先要对表进行分区，这样可以将数据分散到多个分区中，从而减少单个分区的数据量，提高查询速度。

2. 在创建索引之前，可以先对表进行优化，包括删除不必要的列和冗余数据，这样可以减少索引的大小，提高索引的效率。

3. 在创建索引时，可以使用并行处理的方式，将索引的创建任务分配到多个线程中去执行，从而提高索引的创建速度。

4. 可以使用在线创建索引的方式，这样可以避免对表的读写操作造成的阻塞，提高索引的创建效率。

5. 最后，可以考虑使用分布式数据库或者缓存技术来优化查询性能，从而进一步提高索引的效率。

相关问题

mysql千万级数据分页查询

对于千万级数据的分页查询，可以考虑使用MySQL的分页查询语句LIMIT和OFFSET来实现。

例如，要查询第11-20条数据，可以使用以下语句：

SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 10;

其中，LIMIT 10表示每页显示10条数据，OFFSET 10表示从第11条数据开始查询。

但是，对于千万级数据的分页查询，使用LIMIT和OFFSET会导致查询效率低下，因为MySQL需要扫描整个表才能确定需要返回的数据。因此，可以考虑使用索引来提高查询效率。

具体做法是，在表中创建适当的索引，例如按照主键或者按照某个关键字建立B树索引，然后使用索引进行分页查询。这样，MySQL只需要扫描索引树，就可以快速定位需要返回的数据，大大提高查询效率。

总之，针对千万级数据的分页查询，需要综合考虑数据量、查询效率和索引等因素，选择合适的查询方式和优化方案。

springboot mysql 查询千万级大表

Spring Boot是一个开源的Java框架，它可以帮助开发者快速构建基于Java的应用程序。而MySQL是一个常见的关系型数据库系统，可以用于存储和管理大量的数据。

当需要查询千万级大表时，可以考虑以下几点来提高查询性能：

1. 索引优化：在表的关键字段上创建索引，可以加快数据的检索速度。尽量避免使用全表扫描的方式进行查询，通过合理的索引设计可以减少数据库的IO操作。

2. 分页查询：针对大表的查询，可以采用分页的方式进行查询，每次只查询一部分数据。通过设置合适的分页大小，可以避免一次性查询过多的数据，降低数据库压力。

3. 避免使用不必要的列：在查询时，只选择需要的列，避免查询全部的列。这样可以减少数据传输的开销，提高查询效率。

4. 缓存优化：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高查询性能。可以考虑使用Redis等缓存技术，将查询结果缓存起来，并设置合适的过期时间，避免缓存数据过期后的查询压力。

5. 分库分表：当数据量非常庞大时，可以考虑将表拆分为多个小表，或者将数据存储到多个数据库中。这样可以减少单个表或数据库的数据量，提高查询效率。

6. 数据库优化：对数据库参数进行优化，合理配置数据库的缓存大小、线程池大小等参数，可以提高数据库的并发处理能力。

总结来说，对于千万级大表的查询优化，需要通过索引优化、分页查询、避免不必要的列、缓存优化、分库分表以及数据库参数优化等方式来提高查询性能。同时，也需要根据具体的业务需求和数据情况进行适当的调整和优化。