超过1000w条数据，MySQL查询越来越慢？四种方案帮你解决！

当面对MySQL查询超过1000万条数据导致查询变慢的情况时，可以通过以下代码方案来进行优化：

1.索引优化：

? 确保表中的相关列有适当的索引。可以使用CREATE INDEX命令添加索引。
? 分析查询语句使用的列，并使用EXPLAIN命令查看查询执行计划，确定是否需要添加或修改索引。

-- 添加索引示例
CREATE INDEX idx_column ON your_table(column);

2.分页查询：

? 对于大量数据的查询，使用分页查询可以有效地减少查询的数据量。
? 在查询语句中使用LIMIT子句，并指定合适的偏移量和每页的数据行数。

-- 分页查询示例
SELECT * FROM your_table LIMIT 100, 10;

3.数据归档和压缩：

? 将历史数据或者不经常访问的数据归档到其他存储介质，可以减少查询的数据量。
? 在数据库中创建新的表或者使用其他存储系统存储归档数据。

-- 归档数据示例
INSERT INTO archive_table SELECT * FROM your_table WHERE date < '2022-01-01';
DELETE FROM your_table WHERE date < '2022-01-01';

4.缓存查询结果：

? 使用缓存系统将经常查询的数据缓存起来，减少对数据库的访问。
? 可以使用Redis等缓存系统，在查询前先检查缓存中是否存在结果。

import redis

# 连接到Redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def get_data_from_db(key):
    # 先从缓存中获取数据
    result = redis_client.get(key)
    if result is None:
        # 从数据库获取数据
        result = fetch_data_from_db(key)
        # 将数据存入缓存
        redis_client.set(key, result)
    return result

需要根据具体情况选择适合的优化方案，并结合业务逻辑进行调整。另外，还可以通过数据库服务器的硬件升级、优化查询语句和数据模型等手段来进一步提高MySQL查询性能。