有网友问我在win2003下如何自动备份MySQL数据库，既然是自动备份，那肯定得写脚本。我想了想，这个并不是很困难，是很容易实现的，备份可以用脚本实现，那自动又该如何实现呢？也很简单，就用windows自带的“任务计划”功能，设定一个时间，让系统定时跑脚本，不就实现了自动备份数据库的功能了吗？首先把脚本代码贴出来： view plain
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千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。从一开始脑海里开始也是火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内容。 既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分:“千万级”，“大表”，“优化”，也
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2024-07-28 10:50:56
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喜欢这样的论调：MySQL只做简单的事情，千万级的表，无论怎样优化，同样的SQL，都没有在十万级的表中执行效率快；因此，在设计千万级的大表之前，要先问自己几个问题数据是否存在明显的冷热（考虑旧数据归档）是否可以按照时间、区域等条件拆分表如果字段过多，是否可以考虑按照字段的关联性进行拆分我们当然希望每个应用都可以这样，但理想终归是理想，现实中，轮到我们自己撸袖子上阵的时候，坑，大多已经是一眼忘不到底
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2024-03-19 10:19:59
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当需要对表进行ddl操作如加索引、增删列时，数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万、千万数据就不能直接在线修改表结构下面是具体的过程：1、备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.
原创
2023-08-25 10:06:24
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概要：此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点。思考如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；数据查询SQL条件：哪些数据项的
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2024-02-27 13:17:58
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数据表的设计原则(1)不应针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。 (2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计
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2023-07-26 14:22:21
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1. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t w
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2024-06-03 15:31:29
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对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，可能每天花费在数据导入上的时间就会长达几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。 网络上的牛人很多，总会有一些手段可以提高insert效率，大家跟我一起分享一下吧： 1. 一条SQL语句
前言最近项目中有一个需求，需要从一千多万的原始数据中，每条数据都是用户的办事数据，处理出事项与事项之间的关系思路一程序一把数据表增加索引，提高查询效率把数据排好序，测试查询速度 使用临时表保存排序好的数据int size = groupByList.size();
int time = size/100000;//提交次数
// 开
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2023-08-16 21:03:36
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前言平时在写一些小web系统时，我们总会对mysql不以为然。然而真正的系统易用应该讲数据量展望拓展到千万级别来考虑。因此，今天下午实在是无聊的慌，自己随手搭建一个千万级的数据库，然后对数据库进行一些简单的CRUD来看看大数据情况下的CRUD效率。结果发现，曾经简单的操作，在数据量大的时候还是会造成操作效率低下的。因此先写下这篇文章，日后不断更新纪录一下自己工作学习到的Mysql优化技
这篇文章是应一位读者关于如何测试数据仓库的问题而写。他的问题是：“在数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系？” 虽然数据仓库的测试是一个惊奇而神秘的过程，但实际上它与其它测试项目并无多大区别。基本的系统分析和测试过程在这里仍然有效。我们来看一下其中的几个步骤，并研究如何在数据仓库环境中应用。分析源文件&n
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2024-09-04 16:42:17
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通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上，实现分布存储，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。提示：sqlserver 2005版本之后，可以友好的支持“表分区”。 垂直(纵向)拆分：是指按功能模块拆分，比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同。
前言面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？me：直接分页查询，使用limit分页。面试官：有实操过吗？me：肯定有呀此刻献上一首《凉凉》也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。今天就来带大家实操一下，这次是基于MySQL 5.7.26做测试准备数据没有一千万的数据怎么办？创建呗代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行
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2023-10-03 20:41:47
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# MySQL 千万数据表分表
## 引言
随着数据量的不断增加，单一数据表很难满足大规模数据存储和查询的需求。当数据量达到千万级别时，我们需要考虑对数据表进行分表处理，以提高数据库的性能和可扩展性。本文将介绍如何使用MySQL进行千万数据表的分表，并给出相关的代码示例。
## 什么是分表
分表是将一个大的数据表按照某种规则拆分成多个小的数据表，每个小的数据表都可以单独存储数据。通过这种方
原创
2024-01-16 07:42:05
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方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。 方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱 方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newsql/nosql数据库。优点：没有数据容量瓶颈，缺点：需
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2023-08-04 12:12:07
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一、试验方式：
1、利用工具进行数据插入、查询试验，目标是单表数据超过1000W条记录。
2、针对单个表创建单独的数据存储空间和索引存储空间。
3、对表进行anlyze分析。
4、创建表分区。
二、试验结论：
1 数据插入与数据量大小无关，与数据表是否在大量并行操作有关。
2 数据查询与表的数据存储空间有很大关系，数据量大的表建议单独创建数据
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2024-05-11 19:22:43
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一、数据库模型1、数据库系统的三级结构： 用户级-概念级-物理级。 用户级数据库。用户级数据库对应于外模式，是最接近于用户的一级数据库，是用户看到和使用的数据库，又称用户视图。概念级数据库。概念级数据库对应于概念模式，介于用户级和物理级之间，是所有用户视图的最小并集，是数据库管理员看到和使用的数据库，又称DBA视图。物理级数据库。物理级数据库对应于内模式，是数据库
# MongoDB 向千万级数据表内插入数据慢的解决方案
## 引言
在使用 MongoDB 进行大规模数据写入时，经常会遇到数据插入速度变慢的问题。本文将详细介绍如何解决这个问题。首先，我们将讨论整个处理过程的流程，然后逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始]-->B[建立连接]
B-->C[选择数据库]
C-->D
原创
2023-12-18 03:58:47
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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背景情况用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数
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2024-02-21 12:35:42
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