數據數量對甲骨文的影響查詢速度！數據數量會影響查詢的速度，但是100和10000就差一點了。在select*from的sql中，10000的數據和100在效率上沒有太大區(qū)別，其實關鍵是看你的查詢語句是否被索引，例如，您的表id字段100沒有被索引，但是id字段10000被索引，您執(zhí)行select * from table where id XXX；它必須是10000 查詢 fast，因為索引被采用，而100的采用全表掃描。

一個消息表需要多個節(jié)點爬取，并且存在并發(fā)性，所以要求節(jié)點爬取的數據不能重復。結論:可以解決需求，但是會導致表鎖，因為forupdate在限制主鍵ID時只會使用行鎖，否則會使用表鎖。因此，若要使用forupdate，必須限制查詢表的主鍵ID。結論:解決不了問題，還會造成DEPENDENTSUBQUERY，導致慢查詢。

結論:不會造成慢查詢，但會造成數據反復抓取。原因是臨時表的查詢沒有使用forupdate，正在修改的數據仍然可以讀取，所以當有并發(fā)請求時，可能會讀取修改后的數據結論:能滿足需求，還是能做到milli秒級查詢(當然也和機器配置有關)。希望能幫助到有需要的人。

查詢What數據？讀一個文件，或者讀一個編輯框什么的？從QThread派生，可以創(chuàng)建線程。QThread類有msleep函數，就是你睡眠的毫秒數。睡眠100ms，讀一次數據，很容易。floor 1 類MyThread:PublicQThread {//構造和析構private:void run()；voidsearchData()；} voidMyThread::run(){ while(1){ search data()；ms LEEP(100)；}}。

數據數量會影響查詢的速度，但是100和10000幾乎都少。其實關鍵是看你的查詢語句是否被索引。例如，您的表id字段100沒有被索引，但是id字段10000被索引。您執(zhí)行select * from table where id XXX；它必須是10000 查詢 fast，因為索引被采用，而100的采用全表掃描。在select*from的sql中，10000的數據和100在效率上沒有太大區(qū)別。

首先你要確定你的目標。所謂的每秒千萬次查詢還是千萬條記錄數據數據庫？前者極其復雜，這不是單靠mysql就能解決的。我覺得不是前者，后者是很簡單的事情，前提是高效定義，定義兩個指標。每秒鐘的次數是多少查詢？2.每次查詢的長度確定后，我們會考慮以下因素的優(yōu)化。1.存儲的類型，SSD可以把普通磁盤的隨機讀寫能力提高很多，一般2到3個數量級，具體看索引和數據 block的大小，比較復雜。2.如果選擇raid0和raid10，可以提升近一倍的速度。3.如果您使用高帶寬的網絡速度，您可以減少網絡傳輸延遲。理論上，使用10g光纖比1g光纜可以提高一個數量級的吞吐量，特別是對于大型數據 data結果集。4.合理索引，索引為5的條件搜索字段，大寬度表，最小化多表關聯(lián)查詢，用空間換時間。6._使用主從集群?；旧喜樵兊牟l(fā)量與服務器數量成正比。7.使用緩存，比如memcached，特別是靜態(tài)數據 upgrade。8.合理選擇/

SQL提高了查詢效率1。優(yōu)化查詢，要盡量避免掃描整個表。首先，我們應該考慮在where和orderby中涉及的列上建立索引。2.盡量避免判斷where子句中字段的空值，否則引擎會放棄使用索引，掃描整個表。例如，您可以在num上設置默認值0，以確保表中的num列沒有空值，然后查詢:selectdfromtherenum 03。盡量避免在WHERE子句中使用！或運算符，否則引擎將放棄使用索引并掃描整個表。

目前公司訂單超過百萬。使用訂單號查詢 數據，所需時間多為1030秒，我查了一下Slow 查詢的日志，發(fā)現(xiàn)了一些訂單-2。發(fā)現(xiàn)where后面是or 查詢，雖然三個or都被索引了，但是使用explain analysis查詢results，發(fā)現(xiàn)要掃描近70萬行，幾乎都是掃描一次，只得到三個數據真的效率很低。使索引無效(主要看最后幾行)，將or 查詢替換為unionall，也就是說80ms，分別制作三個字段查詢的查。