怎么优化mysql的查询去查100w的数据，从sql层面和索引的建立层面

MySQL查询优化可以从以下几个方面入手：

1. SQL语句优化：优化SQL语句的写法，避免使用SELECT *，只查询需要的字段。

2. 索引优化：设计适当的索引，确保表上的字段都有适当的索引，索引能够使查询更快速地运行。

3. 分区表：如果表中的数据量非常大，可以考虑将其分成多个分区，以便更快地执行查询。

4. 数据库参数优化：调整数据库的参数，例如增加缓存大小、优化查询缓存等，以提高查询性能。

5. 优化数据类型：使用更小的数据类型可以减少磁盘读写，提高查询速度。

6. 避免使用子查询：子查询通常比较慢，可以考虑使用连接查询或临时表等方式代替。

在建立索引方面，可以从以下几个方面入手：

1. 建立联合索引：当多个字段一起查询时，可以建立联合索引来提高查询速度。

2. 选择合适的索引类型：可以根据不同的查询类型选择不同的索引类型，例如B+树索引、全文索引等。

3. 避免过多的索引：建立过多的索引会降低写操作的性能，需要权衡索引数量和查询性能。

4. 建立前缀索引：如果某个字段很长，可以只建立其前缀索引，以减小索引的大小。

综上所述，优化MySQL的查询和建立索引需要根据具体的情况进行选择，需要综合考虑查询的复杂度、数据量、索引数量等因素。

相关问题

mysql group by 千万_sql层面完成 group by 千万级数据性能调优

针对MySQL的GROUP BY操作在千万级数据中的性能问题，可以考虑以下几点进行优化：

1. 索引优化：在GROUP BY字段和WHERE条件字段上建立合适的索引，可以加速查询速度。尽量使用最左前缀匹配原则，让索引能够被尽可能多地利用。

2. 分区操作：对于数据量较大的表，可以考虑使用分区操作，在查询时只查询需要的分区数据，避免全表扫描。

3. 优化查询语句：避免使用子查询、视图等操作，使用JOIN操作代替。同时，可以尝试使用GROUP BY的WITH ROLLUP选项，在一次查询中获取所有分组的结果。

4. 数据库服务器优化：对于大数据量的查询，可以增加服务器的内存和CPU，提高服务器的性能。

5. 数据限制：可以通过限制查询的数据量来提高查询速度，例如分页查询等。

需要注意的是，以上优化措施并不是万能的，具体优化方案需要根据实际情况来确定。

帮我写一条去重查询数据列表的sql

如果您的数据库是 MySQL，您可以使用以下 SQL 语句来查询去重后的数据列表：

SELECT DISTINCT column1, column2, column3 FROM table_name;

其中，`column1`、`column2`、`column3` 是您需要查询的列名，`table_name` 是您需要查询的表名。

如果您只需要按照某一列去重，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;

其中，`column_name` 是您需要查询的列名，`table_name` 是您需要查询的表名。

需要注意的是，使用 `DISTINCT` 关键字可以去除重复行，但是会增加查询的时间和性能消耗。如果您的数据量较大，建议在数据库层面上进行优化，例如使用索引等。