mysql查询表里的内容？如何快速高效查询百万级数据？

MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议

主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如：读第10000到10019行元素（pk是主键/唯一键）.使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。

直接利用数据库SQL语句的LIMIT功能，但随着页码增大，查询效率会降低。建立主键或唯一索引，结合每页限制（如10条），利用索引进行定位，减少全表扫描。利用ORDER BY与索引配合，快速定位部分数据，如查询第1000到1019行。

**使用INNER JOIN延迟关联**：与子查询优化思路类似，通过INNER JOIN替代子查询，减少回表次数。优化后的SQL执行效率也得到提升。 **标签记录法**：解决分页问题的本质是标记查询起始位置，下次查询从标记位置开始，减少不必要的数据扫描。这种方式适用于需要连续字段的场景。

mysqlin查询优化,如何提高查询的速度,百万级的mysql

1、避免在where子句中使用！=或操作符，避免引擎使用索引。先考虑在where和order by涉及的列上建立索引。避免在where子句中对字段进行null值判断。优化or连接条件，使用union all或明确查询。避免使用like操作符在where子句中进行模糊查询。避免in和not in操作符导致全表扫描。

2、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、表划分：将表划分为多个子表，可以显著提高查询速度。索引规范：设计合理的索引，可以加快查询速度和排序效率，提高数据检索的精度和效率。数据类型规范：对于数据存储类型，我们应该尽量选择文件存储空间小、效率高的类型。优化MySQL服务器的查询语句查询语句是MySQL服务器的关键部分。