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关于MySQL百万级数据量查询的优化（PHP版）
最近在开发一个销售数据统计的网站时，客户提供的数据量在百万级以上，这些数据作为基础数据，从中提取，组合出各种类型的字段进行计算汇总，之前没有遇到过这么大的数据量。开始只是用最普通的方法来查询，当测试数据有19万条的时候，整个查询数据异常的慢，完全查询的汇总甚至要两分多，自此开始了各种优化。
1. 程序的优化
以最简单的一张表，需要汇总计算出二十多种数据，查询条件就是上传数据的日期，一开始打算用for，每个数据汇总都用一遍for，当计算到第三个数据，直接就崩了，所以只好构建一个复杂的算法，将二十多种数据的查询全部放在一起，时间复杂度立马降低，但全部查询仍需要2分钟，然后减少数据表查询结果获取到的字段数，尽量只要关键的几个。但这些，都无太大卵用
2. 最关键的到了，优化数据库，
1. 我首先将数据表的字段大小都进行了修改，以前都是用默认的char（255），现在全部根据大小改到varchar（20），关于char和varchar的区别网上有很多说法，这里不进行叙述，
2. 还有能用数字就不用字符，因为MySQL中数字只对比一次，而字符串会一个一个的对比，
3. 删除掉包含汉字的字段，尽量使用id代替，
4. 为某个经常查询的字段设置索引
经过这些优化，速度提升很多了，我在查看网上方法的时候发现，越来mysql的查找是从头开始找，越在后面的数据，查找到的时间用的就越长，这个我测试了一下，查询第三天的要2秒，第五天的就4秒，所以我想出一个新的办法，每次上传数据时记录下起始位置，查找的时候直接去指定位置查，简直一查就准，第五天的数据0秒查完，简直是无敌的方法，但它也有局限性，数据最好固定，不然会打破位置范围造成数据丢失。下面是我测试的结果
300天的数据（包含9天有效的）：2分22秒
10天的数据（包含9天有效的）：26秒
优化sql字段大小类型后，10天的数据（包含9天有效的）：24秒
优化sql字段大小类型后，300天的数据（包含9天有效的）：51秒
加索引后的300天数据：2分28秒
优化sql字段大小类型后，加索引后的300天数据：26秒
优化sql字段大小类型后，加索引后的10天数据：24秒
优化sql字段大小类型后，加索引后，指定查找的位置，查找某一天数据，0秒，原本两秒，不加索引，不优化4秒