MySQL数据库中like语句及相关优化器 tips
背景
ASP＋mysql海量数据的分页优化
要把connection设置为使用本地游标定位，mysql的server端不支持recordset的recordcount属性。connstr="****
如何优化数据库
数据库优化一般考虑到内存，缓冲区，归档等性能方面
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决
通常来说，Mysql表的数据量达到一两千万之后，操作起来开始有些吃力了，如果数据量达到上亿，估计系统是吃不消的。那么解决方案有哪些呢？我提几个思路：就用Mysql，不考虑迁移分库分表其实是比较好的方案，但是已经被题主否了，就不详细说了；表设计的优化：在设计表的时候，就要考虑性能问题了。例如字段尽量避免NULL，时间类型尽量使用TIMESTAMP，单表的字段不宜过多等等。索引的优化：索引不是越多越好，也不是所有的字段都适合建立索引，使用多列索引的时候，要注意SQL中的条件顺序等。SQL的优化：有的时候查询慢，可能是SQL写的烂。查询尽量用到索引，避免错误的写法导致索引失效，避免使用select *查询出来所有的列，拆分复杂的SQL语句，查询使用分页等等。分区：分区表是独立的逻辑表，底层由多个物理表组成，这些对用户来说是透明的；如果按照分区字段查询数据的话，就会在某一张分区表内查询，速度回比较快；分区字段的选择，需要根据你们实际业务来；比如你们这张表如果可以分100个分区的话，那么每张表实际只有100万的数据；使用分区表尽量避免全表扫描；建议考虑这种优化。抛弃Mysql，迁移数据库如果公司有钱的话，可以直接上商业数据库，Oracle、DB2什么的，一亿的数据还是可以搞的定的，当然会也比较贵。其他开源数据库，有可以支持千万级的产品，不过不建议使用，坑会比较多。云数据库，可以考虑把数据迁移到云上，比如阿里云，花一些钱，少操一些；不过如果是比较敏感的数据，放到云上，多少会不太放心；私有云？这个也贵。另外，如果不迁移Mysql的话，可以加以非关系型数据库进行辅助，例如一些数据放到Redis里面进行缓存，或者通过跑数的，把原始数据加工好放到Mongodb中提供查询，总之就是减少对数据库的访问。我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
