数据库优化：mysql数据库单机数十亿数据查询设计

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    很久没写文章，是不是想着写点什么东西，分享下我的数据库设计思路，主要是针对单机数十亿及以上数据查询优化技巧。

只需要用mysql在本机笔记本搭建一个普通的环境就行。

除了这些优化，我优化的核心设计思想是在建立索引和查询代码上面。

很多人在设计社工库的时候，都是把所有要查询的字段都建立索引，而对于数据库来说，查询的数据库数据量越小，那么查询速度越快，另外索引也比较占空间，所以我们在索引上面做做动作，可以节省大量硬盘空间和优化查询速度。

我的做法是只查可能有我想要的数据的表，肯定没有我想要的数据表直接不查询，我不需要查询的字段就不需要建索引，那这样就可以实现一来我查询的量小了，而来少给很多字段建立索引。

举个简单的例子，比如你现有的数据库info中两个表：

3.B表email字段不为空，A表email字段为空。

3.B表email字段建立索引，A表email字段不建立索引且默认为空。

OK，那么表设计就完成了。

那么我们就可以利用这种表设计减少我们查询的量来优化查询速度。

比如我要查询info库里面邮箱为[email protected]的信息。那么这个查询中我会丢掉A表，因为A表email字段为空，肯定没有我要查询的[email protected]信息。

那么如何过滤掉A表。一条SQL语句即可：

SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.statistics WHERE INDEX_NAME!=’PRIMARY’ and table_schema = ‘info’ and COLUMN_NAME=’email’ GROUP BY TABLE_NAME;

利用这条语句，就可以输出info库email字段存在索引的表。然后利用脚本动态拼接union查询语句查询即可。

我的环境是USB3.0 2TB移动硬盘，笔记本win7 i7-4700，8G内存。20亿数据查询速度在1~3秒。

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