百万级的数据,无论侧重OLTP还是OLAP,当然就是MySql了。过亿级的数据,侧重OLTP可以继续Mysql,侧重OLAP,就要分场景考虑了。实时计算场景:强调实时性,常用于实时性要求较高的地方,可以选择Storm;批处理计算场景:强调批处理,常用于数据挖掘、分析,可以选择Hadoop;实时查询场景:强调查询实时响应,常用于把DB里的数据转化索引文件,通过搜索引擎来查询,可以选择solr/ela
这篇文章是针对MySQL中十万级数据量的一些常见sql语句优化。本人作为一名准大三计科专业学生,对此理解得不深,也更没有多少实际优化经验,如有错误之处,希望各位及时指正。一,使用索引来优化SQL语句1.创建索引前后执行结果对比2.使用复合索引的原则二,杜绝对索引使用计算,转型等处理三,索引不要放在范围查询的右边四,杜绝SELECT *的使用四,在使用order by时,要注意索引的有序性&nbs
转载 2023-11-04 20:34:24
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# MySQL数据库脚本插入100条数据 在开发和测试过程中,我们经常需要向数据库中插入大量的数据进行测试。手动逐条插入数据是非常繁琐的,因此编写一个数据库脚本来批量插入数据是一个更好的选择。本文将介绍如何使用MySQL数据库脚本来插入100条数据,并提供示例代码。 ## MySQL数据库脚本 MySQL数据库脚本是一组SQL语句的集合,可以一次性执行。通过编写脚本,我们可以在数据库中执行多
原创 2023-07-23 12:04:23
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数据源为mysql,目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源是别人(库存)的数据,分为A,B,C三种类型的库存模型,需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式,通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表(非重点)D为库存占用订单详情,也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表,A(16个,4
转载 2023-07-24 14:30:13
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# 如何实现“MySQL 插入数据库100条数据” 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能指导你如何实现“MySQL 插入数据库100条数据”。在这篇文章中,我将向你展示整个流程,并提供详细的代码示例。让我们开始吧! ## 流程概述 首先,让我们通过一个表格来概述整个流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建数据库 | | 2 | 创建数据表 | | 3
原创 2024-07-18 06:12:16
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my.ini参数table_cache=512 bulk_insert_buffer_size = 100M innodb_additional_mem_pool_size=30M innodb_flush_log_at_trx_commit=0 innodb_buffer_pool_size=207M innodb_log_file_size=128M innodb_flush_log
目标最近公司要求做一个web版ETL工具,需要一次性查询出来任意一张表的所有的数据,有一张表到达了1亿两千万,所有经过探索采用了以下的方案先说一下内存溢出的原因jdbc查询mysql时,默认会一次性将sql查询的数据全部从服务器加载到内存中,当数据过多时,导致内存溢出解决方式1.设置每次从服务器加载到内存的条数 statement.setFetchSize(batchSize); 参考资料 jdb
SQL常用语句相关—MySQL1.整体框架select --查询结果字段 from 表名 where id="aaa" group by --按那个字段分组 having name like '%a%' --分组后过滤,带a的 order by 列名 desc --desc降序排列;asc升序排列 limit 0,100; --前100行2.查询创建时间最新一和最新一百条数据创建时间最新一条数据
转载 2024-06-20 06:35:46
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数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o)。 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结。数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此。为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的:有一
一,概述一般而言,我们对关系型数据库系统,进行表结构设计时,会按数据的种类,进行分类,一般有如下种类:1)主数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,分公司,产品,经销商。 这种数据库表,我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 意思是 table of master data。 2)系统级数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,用户权限控制,配置参数。 这种数据库表,我们一般以 t
# Python读取数据库100条数据数据分析和处理的过程中,我们经常需要从数据库中获取数据并进行分析。Python提供了多种和模块来连接和操作数据库,其中最常用的是`pymysql`和`sqlite3`。本文将介绍如何使用这两个来读取数据库中的前100条数据。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要安装`pymysql`和`sqlite3`。可以使用以下命令进行安装: ```p
原创 2023-11-26 10:26:27
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# 项目方案:如何往 MySQL 数据库中创建100条数据 ## 1. 项目背景 在开发数据库相关应用程序时,经常需要创建测试数据来验证系统的可靠性、性能和功能。本项目旨在提供一个简单而有效的方法,用于生成100测试数据并插入到 MySQL 数据库中。 ## 2. 技术选型 在本项目中,我们选择使用 Python 编程语言和 MySQL 数据库来实现数据生成和插入操作。Python 是一种简
原创 2023-10-08 06:31:33
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DQL语言的学习1、基础查询语法:   select 查询列表(查询的东西)   from 表名;类似于:System.out.println(打印东西);特点:    1、查询列表可以是:表中的字段,常量值,表达式,函数    2、查询的结果是一个虚拟的表格操作:   1、查询表中的单个字段     SELECT last_name FROM employees(表名);  2、查询表中的多个字
转载 2023-09-26 18:54:34
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# 实现“mysql 20亿条数据”的方法 ## 概述 在这篇文章中,我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”的方法。首先,我会告诉你整个过程的流程,并使用表格展示每个步骤。然后,我会逐步指导你每一步需要做什么,提供相应的代码以及代码注释。最后,我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD
原创 2024-03-15 07:17:30
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# MySQL 10亿条数据处理详解 在现代数据处理和分析中,我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统,也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿条数据,并提供相应的代码示例。 ## 数据准备 首先,我们需要准备10亿条数据。为了模拟真实场景,我们可以选择使用Python的Faker来生成虚假数据。首先,我们需要安装Faker
原创 2023-11-06 08:40:55
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# 如何实现 MySQL亿条数据的存储与管理 在现代应用中,我们经常需要处理大量的数据,尤其是企业级的应用,这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿数据的管理。下面是整个流程的概述。 ## 流程概述 | 步骤 | 说明 | |--------|--------------------------
原创 2024-10-25 04:48:07
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数据库数据库版本:MySQL 8.0.27CREATE TABLE `product` ( `pid` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `pname` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '商品名', `price` double DEFAULT NULL COMMENT '价格', PRIMARY KEY (`pid`) )
JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序,可以定义排序规则3. 终止操作1)分组,根据条件
数据量猛 英文代码 $i=0; while($i echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` (  `full_code` char(10) NOT NULL,  `cre
原创 2022-09-15 14:14:46
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## MySQL 更新100条数据的实现步骤 为了帮助小白开发者实现MySQL更新100条数据的操作,我将提供以下步骤和相应的代码示例。这些步骤将指导他们创建一个能够自动更新100条数据的脚本。 ### 流程图 首先,让我们以流程图的形式呈现整个过程: ```mermaid flowchart TD start(开始) create_connection(创建数据库连接)
原创 2023-12-07 03:37:53
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