1、1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了 2任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任。

2、MySQL数据库支持的数据大小是非常大的，可以处理数十亿条记录quotMysqliquot是PHP中的一个扩展库，用于连接和操作MySQL数据库Mysqli查询支持的数据大小取决于MySQL数据库的版本和配置查询的效率和性能会受到多种因素的影响，例如查询语句的复杂度索引的使用服务器的硬件配置等等因此，在进行大数据量的。

3、当然了，也可以使用in的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的情况下，使用其他表查询的id集合来进行查询但是使用这种in查询方式的时候要注意的是，某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句参考 sql优化之大数据量分页查询mysql yanggb 博客园 cnblogscom。

4、3，使用高带宽的网速，可以减少网络传输延迟，用10g的光纤比1g的电缆理论上可以提升1个数量级的吞吐量，尤其对大数据据量的结果集特别有效 4，合理的索引，带条件的检索字段加上索引 5，用大宽表，尽可能减少多表关联查询，用空间换时间吧 6，_用主从的集群，基本上查询的并发量和服务器的数量成正比。

5、CREATE TABLE Customer ID INT NOT NULL，Mobile_PerNO CHAR3 DEFAULT #39xxx#39，Mobile VARCHAR30PARTITION BY LISTMobile_PerNOPARTITION 联通186 VALUES IN 133，PARTITION 移动139 VALUES IN 139，PARTITION 电信133 VALUES IN 133，PARTITION ZFU VALUES IN xxx其次你过于依赖数据。

6、首先mysql作为传统关系型数据库，并不适合大数据量的查询，一般来说，如果数据行数达到千万价格，查询的速度会有明显的下降影响查询速度的原因可以有很多，比如是否在常用字段上建立了索引，还有是否支持并发等等。

7、SQL，作为结构化查询语言，是数据库操作的灵魂它包括DDL数据定义语言DML数据操纵语言和DQL数据查询语言，如DCL数据控制语言用于管理数据库权限记住，SQL操作不区分大小写，所有可视化工具都通过执行SQL语句实现从命令行工具mysqlexe开始，学习如何连接编写SQL语句，如创建查看。

8、上面的查询在有2M行记录时需要022sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了行，但最后只需要15行大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成。

9、ID已经设为主键了 200万的表跟4万的表，除非你系统的硬盘内存CPU配置特低，否则，效率上不至于你说的那么慢的我普通的台式机CPU为15G的都不至于那么慢肯定有优化的余地，hi我吧。