70w数据我避免回表为什么查询更慢

避免回表的过程可以减少查询时间，但是如果数据量较大，可能会出现查询变慢的情况。这是因为避免回表需要增加索引和存储冗余数据等操作，会增加数据存储的开销，从而可能会影响查询效率。

如果查询变慢，可以考虑以下几个方面的优化：

1. 调整索引：增加索引可以避免回表，但是过多的索引会影响数据插入和更新的效率，因此需要根据实际情况选择合适的索引策略，避免索引过多或过少。

2. 使用更高效的算法：查询数据量较大时，可能需要使用更高效的算法进行查询。例如，可以使用分治算法、排序算法等提高查询效率。

3. 分批查询：将查询结果分批获取，可以减少单次查询的数据量，从而提高查询效率。

4. 使用缓存：使用缓存可以避免重复查询数据库，提高查询效率。可以使用 Redis 等缓存系统，将查询结果缓存到内存中，下次查询时直接从缓存中获取结果。

5. 升级硬件：如果以上优化措施仍然无法满足需求，可以考虑升级硬件，例如增加 CPU、内存或者使用 SSD 等高性能硬件，以提高查询效率。

需要根据实际情况选择合适的优化策略，以提高查询效率。

相关问题

要查询三张表的数据，每张表平均数据量在100w,通过mybatis进行分页查询，为何越到后面查询越慢？如何优化？正常来说，得到查询结果在多少秒内属于正常。

### 回答1：
对于这个问题，我可以回答。当查询数据量越大时，查询时间会越长。这是因为查询需要扫描更多的数据，而且在分页查询时，需要跳过一些数据，这会增加查询的时间。为了优化查询速度，可以考虑以下几点：

1. 增加索引：可以在查询字段上增加索引，这样可以加快查询速度。

2. 减少查询字段：只查询需要的字段，不要查询所有字段，可以减少查询时间。

3. 分批查询：可以将查询分成多个批次进行，每次查询一部分数据，这样可以减少查询时间。

4. 优化SQL语句：可以通过优化SQL语句来提高查询效率，比如使用JOIN语句代替子查询等。

正常情况下，查询结果应该在几秒钟内返回，具体时间取决于查询数据量和服务器性能等因素。

### 回答2：
通过分页查询三张表的数据时，后面查询越到后面越慢的原因可能有以下几点：

1. 数据库索引不合理：如果数据库表没有正确的索引或者索引设计不合理，查询时需要扫描整个表来查找匹配的数据，导致查询效率降低。

2. 数据库连接数限制：数据库连接数是有限的，如果并发查询数据量过大，会导致后续查询的等待时间增加，从而导致查询越到后面越慢。

3. 缓存不命中：如果查询的数据没有被缓存，每次查询都需要从磁盘上读取数据，IO操作耗时较长，导致查询效率下降。

要优化这个问题，可以考虑以下几个方面：

1. 添加合适的索引：根据查询的条件和经常被用于排序的字段，为表添加适当的索引，可以大幅提升查询效率。

2. 分批查询：将大数据量的查询拆分为多次查询，每次查询的数据量合理控制在一个较小的范围内，避免一次性查询大量数据。

3. 合理设置数据库连接数：根据系统的负载和并发查询的需求，合理设置数据库连接数，使得查询请求可以更均衡地分配到可用的数据库连接上。

4. 数据缓存优化：根据查询的频率和数据变动性，设置适当的缓存策略，将查询结果缓存在内存中，避免每次查询都需要从磁盘读取数据。

正常情况下，能够在几百毫秒到几秒之间完成查询结果的返回可以被认为是正常的，具体时间还需要结合系统配置、硬件环境和实际数据量大小等因素来衡量。

### 回答3：
查询三张表的数据时，每张表平均数据量在100w，通过MyBatis进行分页查询时，越到后面查询越慢的原因主要有以下几点：

1. 数据库索引的使用不当：索引是提高查询效率的关键，如果表中的索引设置不当，或者没有为查询条件的字段创建索引，将导致查询时需要全表扫描，进而导致查询速度变慢。

2. 数据库连接池配置不合理：数据库连接池的配置也会影响查询的性能，如果连接池中的连接不够充足或者配置的参数不合理，会导致后续查询的等待时间加长。

3. 数据库服务器性能不足：如果数据库服务器的配置不足以支撑大量的查询操作，会导致查询过程变慢。

针对以上问题，可以采取以下优化措施：

1. 优化数据库索引的使用：根据查询条件的字段创建合适的索引，避免全表扫描提高查询效率。

2. 调整数据库连接池的配置：根据实际情况增加连接池中的连接数，合理设置连接超时和最大连接数等参数，避免连接不够或者连接等待时间过长。

3. 提升数据库服务器性能：增加服务器内存、CPU等硬件资源，调整数据库相关配置参数，如调整缓存大小、最大连接数等。

对于平均数据量在100w的情况，查询结果在几秒内属于正常范围，具体查询时间还需要根据实际情况进行评估和测试。另外，还可以通过优化SQL语句、使用缓存等方式进行进一步的性能优化。

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。