mysql查询慢 mysql查询慢sql

一般mysql超过多长时间，会被认为是慢查询

一般情况下，当MySQL查询的执行时间超过阈值时，会被认为是慢查询。这个阈值可以根据具体的应用需求进行配置，通常设置为几秒钟。超过这个时间的查询可能会对系统性能产生负面影响，因此被认为是慢查询。慢查询可以通过MySQL的慢查询日志进行记录和分析，以便优化查询性能并提高系统的响应速度。

hive为什么查询速度比mysql慢

Hive相对于MySQL查询速度慢的主要原因包括：
1. 数据存储和处理方式：Hive是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的数据仓库，而MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）。Hive将数据存储在HDFS中，需要通过MapReduce来处理和查询数据，而MySQL使用基于索引的查询方式，可以更快地检索数据。
2. 数据格式和压缩：Hive默认使用文本格式存储数据，而MySQL使用二进制格式。在查询数据时，文本格式需要进行解析，增加了查询的开销。此外，Hive也支持数据压缩，但压缩和解压缩过程会带来计算开销。
3. 查询优化：Hive是一个批处理框架，适用于大规模数据处理和分析。它执行查询时需要进行多个阶段的MapReduce任务，包括数据读取、数据转换和聚合等，每个阶段都需要进行磁盘IO和网络传输，导致查询速度相对较慢。而MySQL使用了更多的查询优化技术，如索引、查询缓存和预编译等，可以更快地执行查询操作。
4. 数据规模和并行性：由于Hive适用于处理大规模数据集，它通常在大型集群上运行，可以在多个计算节点上并行处理数据。但对于小规模数据集和单个计算节点上的查询，Hive的查询性能可能会受到限制。
总的来说，Hive的设计目标是为了处理大规模数据集的分布式计算，而MySQL则更适用于小规模数据集和在线事务处理。因此，在查询速度方面，MySQL通常会比Hive更快。

mysql为什么千万级别查询比1000条数据的查询慢

这是自然规律使然。

形象一点来讲，有人将各一枚硬币分别丢进一碗水里和一口水塘里，然后您要将它们捞出来，哪个任务完成的快？当然是前者了，因为工作量没法比啊！ 数据库查询道理也是一样的，数据越多从中检索出记录的速度越慢。你也许会说数据库不是有索引吗？咱不用从头到尾逐条检索呀。没错，有索引数据库引擎可以直奔目标，检索少量数据的时候，1千条记录跟千万条记录比，从中检索出记录的耗时相差无几，但是如果要检索出所有记录的话，两者的系统和时间开销可就不是一个数量级了，后者肯定慢得多。管理一个小仓库跟管理一个巨型仓库的人力、物力开销肯定是不一样的，数据库表查询也同理！

如何开启MySQL慢查询日志

shell>mysql -u root -p #输入密码 mysql>show variables like "%slow%"; #检查下面几条参数 slow_query_log #这个是表示的slow log有没开 slow_query_log_file #这个是slow log的地址 #然后直接vim 那个文件就可以了