好的优化方案有：一、确保正确的索引；二、避免使用SELECT＊；三、分页查询；四、使用批量插入；五、避免使用子查询；六、避免在查询中使用函数；七、使用分区表；八、优化服务器硬件；九、使用缓存；十、数据库分片。
一、确保正确的索引
索引是提高查询速度的关键。在Mysql中，正确的索引可以极大地影响查询性能。因此，对于大数据查询，应该确保每个查询都有正确的索引。可以使用EXPLAIN命令来分析查询语句的执行计划，查看是否使用了正确的索引。
二、避免使用SELECT *
SELECT *语句会返回所有列的数据，而不仅仅是我们需要的列。这会导致在查询大数据时产生巨大的数据量，从而降低查询性能。因此，应该尽量避免使用SELECT *，而是只选择需要的列。
三、分页查询
当查询大数据时，将所有数据都返回给客户端可能会导致性能问题。因此，应该使用分页技术，只返回客户端需要的一部分数据。可以使用LIMIT和OFFSET语句来实现分页查询。
四、使用批量插入
在将大量数据插入到数据库中时，使用批量插入可以提高插入性能。可以使用INSERT INTO ... VALUES (),( ),()语句来一次性插入多个数据。在插入数据之前，应该关闭自动提交功能，以减少写操作对磁盘的影响。
五、避免使用子查询
子查询是一种查询嵌套的方式。在查询小数据时，这种方式可能是有效的。但是，在查询大数据时，子查询会导致性能问题，因为每个子查询都需要执行一次查询。因此，应该尽量避免使用子查询。
六、避免在查询中使用函数
在查询中使用函数可能会降低查询性能。因为函数的执行需要耗费大量的CPU时间。如果可以避免使用函数，就不要使用它们。如果必须使用函数，应该尽量减少函数的使用次数。
七、使用分区表
分区表可以将大表拆分成多个小表，从而提高查询性能。可以按照时间、地理位置等方式对表进行分区。在查询时，可以只查询需要的分区，从而缩小查询范围，提高查询速度。
八、优化服务器硬件
在进行大数据查询时，服务器硬件的性能也是非常重要的。可以考虑升级CPU、内存、硬盘等硬件设备，以提高查询性能。
九、使用缓存
在查询大数据时，使用缓存可以减少对数据库的访问次数，从而提高查询性能。可以使用Redis等内存数据库来作为缓存。
十、数据库分片
当数据量非常大时，单个数据库可能无法满足需求。此时，可以考虑使用数据库分片来水平扩展数据库。可以将数据按照一定的规则拆分到多个数据库中，从而提高查询性能。
延伸阅读：
什么是Mysql？
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS （Relational Database Management System，关系数据库管理系统） 应用软件之一。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型和大型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
文章标题：，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/53259
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