MySQL千万级数据的表如何优化

贰伍柒陆:
总结： 1.优化查询count：表数据大查询表count会很慢，所以另建一个表来存两个数据：即这个表的名称和所对应的count数， 2.分页查询优化：给表数据创建索引（有索引的情况下条件查询会比较快），然后子查询 两种优化分步来做

待立:
分页一般加上排序，数据量大的时候考虑去掉跳页，只用上一页下一页，然后携带上一页的条件索引作为条件，其实es如果分页也是一样的，越往后越慢

【回复】回复 @喵喵_97 :取模运算了，可以很快定位的
【回复】回复 @南家老三 :如果符合用户查询条件的数据，在其他表呢？ 怎么查询？
【回复】回复 @喵喵_97 :分表以后分页肯定不支持排序条件了，以表的优先级来，像up主讲的记录总数然后所有表的总数相加算总页数
勤劳的码农-:
1亿行数据使用索引也是毫秒级 https://www.bilibili.com/video/BV1Xt4y1K7ib

【回复】回复 @Five在努力 : 对于innodb存储引擎， 1个亿数据算多吗。B+树结构索引， 树的高度都控制在3左右， 这样使用索引，无论多少数据，单行数据的查询比较次数也就是3次左右，能不快。没有缓存池平衡内存和硬盘的速度， 你什么设计都玩不转， 还不用缓存， 看把你能的
【回复】你仔细看看人家的自己动手操作一下，你就知道了，哥们一亿企业级真实数据如果查询数据库都是毫秒的话，那大厂的架构就是玩笑了好么。一亿真实的业务的数据，单表查询在毫秒，不需要任何缓存，不需要任何业务设计，不需要任何架构，直接curd就完事了
【回复】回复 @doliangzhe : 自己动手试试，懂？你那数据量小的还没我写的一个文件大就别说话了行么？真实开发什么样知道么？就无能咆哮？咋的啊，我这一千万查询就慢的一笔，用索引也慢，是因为我电脑不行是么？