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1、1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
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2、没必要一次性查出100W条。每次请求3-5W数据update，分页用递归。控制好变量内存，不要内存溢出。
3、PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说，查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能，比如说，计算行数，将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。
4、你的查询需求中，最常用的where字段是什么，然后在数据表中给这个字段建立索引。多表查询、嵌套查询的话，就得优化sql了，这个得具体情况具体分析了。
5、由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。
当数据量猛增的时候，大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试，1亿条数据，分100张表。
数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
我知道你为什么会停下来，因为mysql插入大量数据（1000W）的情况下，执行时间需要的很长，而你八成设定执行时间不限制，如果时间默认超过30秒，那么程序就会自动停下来。
首先创建要插入100万数据的表格，随机产生数字。其次创建存储过程，并向表中插入数据，调用存储过程进行插入数据，插入300万条数据，且分几次插入。
1、即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。
2、物联网，云计算，大数据能用php开发 PHP（外文名：PHP： Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。
3、两者不是同一个概念，PHP只是一种程序，而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式，可以全方位的了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径，如果非要分类的话属于数据分析。
4、建议你读写数据和下载图片分开，各用不同的进程完成。比如说，取数据用get-data.php，下载图片用get-image.php。多进程的话，php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。
