百万条数据查询优化：索引建立指南，避免全表扫描的妙招

身为一名中国小编，面对海量数据查询的难题，优化之旅势在必行。今天，我就为大家奉上索引建立大法，手把手带你避免全表扫描的烦恼，让数据查询疾若奔雷！

优化查询，避免全表扫描

啥叫全表扫描？就是数据库像个愣头青，为了找你要的数据，把整个表从头到尾挨个翻个遍。这在数据量小时还好说，一旦数据百万千万级别，那可就慢得让你怀疑人生。

避免全表扫描的秘诀就是建立索引。索引就像书里的目录，能快速定位你需要的数据。在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，让数据库直接跳到特定位置读取数据，既省时又省力。

使用 LIMIT 分页，提高效率

分页查询是数据查询的常见需求。传统做法是直接用 LIMIT 获取指定数量的数据，但这会引发全表扫描的隐患。为了避免这种情况，我们可以巧妙利用 LIMIT 的 offset 功能。

比如，查询第 10001 条到 10010 条数据，可以用 SELECT FROM 表名 LIMIT 10000, 10。这样，数据库就能直接从第 10001 条开始读取，大大减少查询时间。

绕开 NULL 值，避免全表扫描

在 where 子句中对字段进行 NULL 值判断，比如 SELECT id FROM 表名 WHERE num IS NULL，会让数据库捉急。它无法用索引快速定位，只能老老实实全表扫描。

避免这个问题很简单，我们可以给 num 列设置默认值 0，确保表中没有 NULL 值。这样，查询时就能安全使用索引了。

百万级数据实战，见证优化威力

数据量达到百万级时，优化效果更显着。有一张用户表，只在 create_time 字段上加索引。查询 129 万条数据，索引前需要 7.23 秒；优化后，只需 74 毫秒，提速近百倍！

来看看千万级数据的优化效果。数据量达到 5317 万条，其中只在 pid 和 name 字段上加索引。查询条件不变，索引前查询时间长达（据传是）从盘古开天辟地到改革开放，而优化后仅需 57 毫秒，简直是质的飞跃！

统计数据优化，分页查询不求人

统计数据的分页查询也是个头疼的随着数据量增长，查询速度会越来越慢。这时，我们可以建立组合索引，将时间字段和分页字段组合在一起。这样，数据库就能直接根据时间和分页条件快速定位数据，大大提高查询效率。

互动小贴士

各位数据库高手们，你们在数据查询优化上还有什么独门秘笈？欢迎留言分享，让大家一起学有所成！