场景：当产品中需要对用户进行过滤的时候，需要对用户添加白名单。如果一次需要导入千万级的用户量，普通的SQL插入/更新耗时长久，执行效率低下。为加快数据库的插入效率，需要对程序和数据库设置进行优化。1. 为什么批量插入比逐条插入快数据库的一个插入动作，包含了连接，传输，执行，提交/回滚等的动作。网络传输方面来说，批量插入多条数据，更省空间。连接数量来说，批量插入使用一个连接，在使用数据库连接池情况下
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2023-11-25 20:30:24
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一、前提一个Excel的sheet页最多104万行数据需分页处理-数据库分页或内存分页(这里需要注意内存大小问题)二、处理思路2.1、同步处理*单线程处理-前端轮训等待时间过长，不可取
*多线程处理-前端依然轮训等待时间过长，后端还会因为大量线程消耗内存，导致内存不够用，不可取2.2、异步处理*前端点击导出按钮后，提示用户，导出任务已建立，待导出成功后，发消息通知用户下载*引入MQ，自发自收，前端
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2023-11-02 12:14:38
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将写得不错的内容与大家分享，亲们有更好的也可以分享给我，一起学习一起进步。 在绝大多数的应用中，返回大量的符合条件的记录是司空见惯的，最典型的莫过于搜索了。在搜索的应用中，用户给出搜索条件，服务器查出符合条件的记录。但往往搜索会返回大量的数据记录，如果在网页中，往往是通过分页的方式来实现，页面提供诸如上一页，下一页等等按钮来实现分页。 现在主要有以下几中方式来实现
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2023-08-23 18:39:31
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# 千万数据处理与MySQL优化
随着信息技术的发展，数据已经成为了企业和组织获取价值的重要财富。在这样的背景下，如何高效地处理海量数据，尤其是千万级别的数据，就成为了一项重要的任务。本篇文章旨在探讨如何使用MySQL来处理千万数据，并给出相应的代码示例与优化建议。
## MySQL基础知识
MySQL是一种常见的开源关系数据库管理系统（RDBMS），以其高效性和可靠性被广泛应用于各个领域。
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，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。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”，也分别对应我们在图中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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背景 服务器A：有一张表A，单表1500万条数据（未来会更多）表占用的空间大小6G. 服务器B：从服务器A把表A导过来，插入服务器B的表B中（服务器配置 2核8G）过程作为一个有经验的老菜鸟，就不折腾 mysqldump、source命令的导入导出了，服务器有挂掉的风险。1、通过脚本，每次从表A查询1000条数据，通过offset实现分页查询，插入表B select * from table_A
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2023-05-26 10:57:18
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这里先说明一下，网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上，这个500w并不是定义死的，而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能，会将表的索引装载到内存中。但是当表的数据到达一定的量的时候，会导致内存无法存储这些索引，无法存储索引，就只能进行磁盘IO，从而导致性能下降。实战调优我这里有张表，数据有1000w，目前只有一个主键索引CREATE TABLE `user
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2023-08-26 08:06:52
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基本概念流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。如果没有流式查询，我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开
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2023-08-24 11:12:57
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查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段,如，存储网址的字段 查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5 如何优化Mysql千万级快速分页 Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。By:jack My
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2024-06-03 21:07:55
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前言优化项目代码过程中发现一个千万级数据深分页问题，缘由是这样的库里有一张耗材 MCS_PROD 表，通过同步外部数据中台多维度数据，在系统内部组装为单一耗材产品，最终同步到 ES 搜索引擎 MySQL 同步 ES 流程如下：通过定时任务的形式触发同步，比如间隔半天或一天的时间频率同步的形式为增量同步，根据更新时间的机制，比如第一次同步查询 >= 1970-01-01 00:00:00.0记
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2023-08-21 11:10:21
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项目情况是这样的，数据库中有一张计费表，这张表是随着时间无限增长的，数据会越来越多，count一下数据共有8千万条，而现在需要删除2019年之前所有的数据，大概7千多万条。表中有索引。我直接使用 DELETE FROM table_name WHERE recordtime < "2019 01-01 00:00:00" 这相当于愚蠢，因为直到连接断开
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2023-08-08 12:50:29
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最近在工作中，涉及到一个数据迁移功能，从一个txt文本文件导入到MySQL功能。数据迁移，在互联网企业可以说经常碰到，而且涉及到千万级、亿级的数据量是很常见的。大数据量迁移，这里面就涉及到一个问题：高性能的插入数据。今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据。我们一起对比以下几种实现方法： 前期准备订单测试表CREATE TABLE `trade` (
`id` VARCH
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2023-08-21 17:21:53
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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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千万数据的MySQL查询优化 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
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2023-07-12 10:42:18
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# MySQL遍历千万数据
在实际的软件开发过程中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，尤其是在数据库操作中。如何高效地遍历千万条数据成为了一个挑战。在本文中，我们将介绍如何在MySQL数据库中遍历千万数据，并给出相应的代码示例。
## MySQL数据库
MySQL是一种关系型数据库管理系统，被广泛应用于web应用程序中。它使用SQL（结构化查询语言）进行查询和管理数据。在MySQL数据库
原创
2024-03-06 05:24:32
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# 实现“千万数据存mysql”教程
## 简介
在这个教程中，我们将教你如何使用Python将大量数据存储到MySQL数据库中。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个过程，并解释每个步骤中需要做什么。
## 流程步骤
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开始
开始 -> 连接数据库: 连接数据库
sect
原创
2024-03-23 03:40:09
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# 如何使用MySQL造千万数据
## 概述
在实际的开发工作中，有时候我们会需要测试一个系统在大规模数据下的性能表现。为了快速生成大量的数据，我们可以使用MySQL数据库来造千万数据。本文将指导你如何实现这一过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接MySQL数据库) --> B(创建数据库和表)
B --> C(插入数据)
```
原创
2024-05-30 06:44:31
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# MySQL 导出千万数据的高效方法
MySQL 是一种广泛使用的开源关系数据库管理系统。在处理大规模数据导出时，效率和稳定性显得尤为重要。本文将介绍如何高效地从 MySQL 导出千万级别的数据。
## 导出数据前的准备
在导出大量数据之前，确保数据库性能和稳定性是关键。以下是一些基本的准备工作：
1. **备份数据库**：在进行任何大规模操作之前，确保对数据库进行完整备份。
2. **
原创
2024-07-27 04:03:34
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## MySQL千万数据同步的实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(连接源数据库)-->B(连接目标数据库);
B-->C(创建目标数据库表);
C-->D(查询源数据库数据);
D-->E(插入目标数据库数据);
E-->F(关闭连接);
```
### 步骤详解
1. 首先，需要连接源数据库和目标数据库。
原创
2023-08-28 08:17:56
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# 如何使用MySQL生成大量数据
## 引言
在开发过程中，有时候我们需要测试数据库在大量数据情况下的性能，或者需要生成大量的测试数据来进行功能测试。本文将指导你如何使用MySQL来生成大量数据。
## 流程概述
生成大量数据的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建数据表 | 创建一个用于存储大量数据的数据表 |
| 2. 插入数
原创
2024-02-15 04:45:53
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