MySQL 导出数据MySQL中你可以使用SELECT…INTO OUTFILE语句来简单的导出数据到文本文件上。
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一般的数据备份用 ：mysql路径+bin/mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 导出的文件名 数据还原是：到mysql命令行下面，用：source 文件名；的方法。但是这种方法对大数据量的表进行操作就非常慢。
确保我们的数据库已经正确的安装在电脑上了，首先打开命令行窗口，win+R快捷键打开运行窗口，输入cmd。如果mysql版本较新，并且用户名，密码，端口自己没有进行过修改，则命令行直接输入“mysql”也可以进入数据库。
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。
数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。
直接kill那个正在删除千万级数据的长事务，所有SQL很快恢复正常。此后，大量数据清理全部放在凌晨执行，那个时候就没什么人使用系统了，所以查询也很少。
对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照guan 方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。
系统内有一只游戏日志表，每日以百万条数据增长，过段时间需要按照日期清理数据。
也就是A表中保留B表中存在的数据，可以通过筛选把这样的数据放在第三个表 只要索引合理，数据量不算大 祝好运，望采纳。
使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍。
MySQL数据库的分区是局部分区索引，一个分区中既存了数据，又放了索引。也就是说，每个区的聚集索引和非聚集索引都放在各自区的（不同的物理文件）。可以让单表 存储更多的数据 。
经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。
