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正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常常见，也是问题最多的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样，条件排序可以有效地利用索引，性能得到快速提高。
如上例所示，当limit子句变为“limit 100000，50”时，我们会发现，如果只选择了50条语句，为什么会变慢？
，所以我们会觉得很慢。
优化方案：主从同步读写分离：此表具备设备条件，读写分离，这样可以降低很多压力，同时也可以提高数据的稳定性。垂直表：根据原则，每个表最多不超过5个索引，垂直拆分字段，并将部分字段拆分成一个新表。一般情况下，我们按照以下原则进行纵向拆分：（一）区分表中的热数据字和冷数据字，缺点是需要重写很多逻辑，这就带来了大量的工作。使用表分区：这是推荐的解决方案，不会带来重写逻辑。可以根据时间对表进行分区，相当于在同一个磁盘上，表中的数据存在于不同的文件夹中，这样可以大大提高查询速度。横台分割：1000W数据较多，会带来一定的运维压力。备份时，需要很长时间才能备份单个表。因此，可以根据服务器的硬件条件进行水平表划分，以每个表的数据量为准。
1. 优化SQL语句、索引和表结构。
2. 打开查询缓存时，查询缓存缓存选择查询及其结果数据集。当执行同一个select查询时，MySQL将直接从内存中检索结果，这加快了查询的执行速度，减少了对数据库的压力。执行show变量，比如“have”uqueryucache，您可以检查MySQL查询缓存是否打开。要打开查询缓存，只需配置我的.cnf具体如下：
querycacheuuutype=1
querycacheuusize=128M
querycacheulimit=1m
保存后重新启动mysql。
3. 选择InnoDB存储引擎。MySQL常用的存储引擎是MyISAM和InnoDB。它们之间的区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在此期间不能对表执行其他操作；
支持全文检索；
支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；
不支持外键；
不支持事务，因此没有提交和回滚操作；
不支持群集数据库。
InnoDB
支持行级锁；
支持外键和外键约束强制执行；
支持事务，可以执行提交和回滚操作；
支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密；
可以在群集环境中使用，但不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，可以在集群环境下使用。
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