过分的反范式化为表建立太多的列过分的范式造成太多的表关联，关联表控制在10个以内在OLTP环境中使用不恰当的分区表使用外键保证数据的完整性（效率低，尽量不要使用外键约束） 优化顺序：1、数据库结构设计和SQL语句：表结构优化，索引优化，sql语句的优化2、数据库存储引擎的选择和参数配置：存储引擎的选择和内存缓存池的配置，不要混合使用不同的存储引擎3、系统选择及性能4、硬件升级
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2024-09-24 16:47:04
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存储层（mysql）mysql 的使用：略mysql的引擎：1.InnoDB:mysql5.5之后，+ 灾难恢复性比较好
+ 支持事物。默认的事物的隔离级别为可重复读（通过MVCC实现）
+ 使用的颗粒度为行级锁，可以支持更高的并发；
+ 支持外键
+ 在Innodb中存在着缓存管理，通过缓冲池，将索引和数据全部缓存起来，加快查询速度。
+ InnoDB不保存表的具体行数2.MyIsam+ MyI
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2024-09-24 10:45:40
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# 如何查询MySQL数据库的数据量大小？
在日常开发中，管理数据库时常常需要了解数据表中的数据量大小。这不仅能够帮助我们进行合理的资源分配和优化数据库性能，还能在面临数据量增加时提前做好应对准备。本文将深入探讨如何查询MySQL数据库中的数据量大小，提供代码示例，并通过序列图展示查询流程。
## 什么是数据量大小？
在MySQL数据库中，数据量大小通常指的是数据库中的记录数、表中的行数、以
原创
2024-08-19 07:10:04
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# MySQL查看数据库数据量大小
在MySQL数据库中，有时我们需要了解数据库中数据的大小，以便进行性能优化或者备份计划。本文将介绍如何通过MySQL命令和查询语句来查看数据库的数据量大小。
## 方法一：使用MySQL命令
我们可以使用MySQL命令来查看数据库的数据量大小。首先打开命令行终端，进入MySQL的安装目录，然后执行以下命令：
```
mysql -u username -
原创
2023-08-24 10:48:38
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指定在执行 Spark 上的动态分区裁剪时，用于评估分区数据大小的最大限制在 Hive 中，hive.spark.dynamic.partition.pruning.max.data.size 是一个配置参数，用于指定在执行 Spark 上的动态分区裁剪时，用于评估分区数据大小的最大限制。以下是有关该参数的一些解释：用途： 该参数用于控制动态分区裁剪的优化，限制用于评估分区数据大小的最大数据量。默
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2024-05-31 11:32:31
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查询数据库最大连接数 show variables like '%max_connections%'; 查询数据库连接超时时间单位(s) Show variables like ‘wait_timeout’; 查询各个数据库量的大小 select TABLE_SCHEMA,CONCAT(ROUND( ...
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2021-08-26 10:08:00
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通过MySQL的information_schema数据库，可查询数据库中每个表占用的空间、表记录的行数；该库中有一个TABLES表。
原创
2022-12-30 15:44:20
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## MySQL查询数据库所有的数据量大小
### 引言
在日常的数据库管理中，查询数据库的数据量大小是一项很常见的操作。了解数据库的数据量大小可以帮助我们评估数据库的性能和存储需求。本文将介绍如何使用MySQL查询数据库的数据量大小，并提供相应的代码示例。
### 查询表的数据量大小
要查询数据库中表的数据量大小，我们可以使用MySQL提供的`information_schema`数据库
原创
2023-10-29 04:31:32
112阅读
标签PostgreSQL , 数据库评估 背景不论你是投资方、还是CTO或者架构师，如果你需要在非常核心的场合选择一款数据库产品，或者你要投资一个数据库产品或团队，本文一定会为你提供一个很好的指导。现在的数据库分类在dbranking上已经分得很细：https://db-engines.com/en/rankingComplete ranking
Relational DBMS
Key-v
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2024-01-24 19:27:31
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# MySQL数据库迁移（数据量大）
## 概述
本文将介绍如何实现MySQL数据库迁移，并解决数据量大的情况。数据库迁移是将数据从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统的过程，通常用于升级、更换数据库引擎或者迁移数据到云平台等需求。
## 流程概览
下面是实现MySQL数据库迁移的一般步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-10-02 11:11:46
127阅读
## mysql查看数据量大小的方法
### 1. 整体流程
下面是查看MySQL数据量大小的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接到MySQL数据库 |
| 步骤二 | 选择要查看数据量大小的数据库 |
| 步骤三 | 执行查询语句获取数据量大小 |
### 2. 操作步骤及代码
#### 步骤一：连接到MySQL数据库
首先，需要使用M
原创
2023-12-03 10:57:42
156阅读
# MySQL查询数据量大小
在MySQL中，查询数据量大小是一个常见的需求，可以用于优化查询性能、统计数据量等目的。本文将介绍如何使用MySQL查询数据量大小，并提供相关的代码示例。
## 1. 查询表的数据量
要查询表的数据量，可以使用`SELECT COUNT(*) FROM table_name`语句。其中，`table_name`是要查询的表的名称。
下面是一个示例代码：
``
原创
2023-08-27 08:47:36
218阅读
# MySQL总数据量大小探秘
MySQL是一个广泛使用的开源关系数据库管理系统，适用于应用程序中需要处理大量数据的场景。了解MySQL数据库中的总数据量大小，对于优化数据库性能和管理存储资源至关重要。本文将介绍如何获取MySQL数据库的总数据量大小，并将附带相应的代码示例及可视化流程图和类图。
## MySQL总数据量的计算方法
在MySQL中，数据量的大小主要由数据库中的表、行和字段的数
原创
2024-08-10 07:47:50
81阅读
# MySQL查看数据量大小
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量数据。在日常使用中，我们经常需要查看数据库中数据的大小，以了解数据库的存储占用情况。本文将介绍如何使用MySQL命令和查询语句来查看数据量大小，并提供代码示例。
## 方法一：使用MySQL命令
MySQL提供了一些内置的命令来获取数据库和表的大小信息。下面是一些常用的命令示例：
1. 查看数据库的
原创
2023-07-27 09:51:52
3620阅读
# 如何查询MySQL数据量大小
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何查询MySQL数据库中的数据量大小。在本文中，我将按照以下步骤详细介绍整个流程。你可以使用下面的表格作为参考：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到MySQL数据库 |
| 步骤2 | 选择要查询数据量大小的数据库 |
| 步骤3 | 执行查询语句 |
| 步骤4 | 解析查询结果
原创
2023-07-21 02:33:35
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## 查看MySQL数据量大小的流程
下面是查看MySQL数据量大小的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[连接MySQL数据库] --> B[选择要查看数据量大小的数据库]
B --> C[执行查询语句]
C --> D[获取查询结果]
D --> E[解析查询结果]
E --> F[显示数据量大小]
```
以下是每个步骤需
原创
2023-08-18 14:54:49
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一、常用的数据类型：类型含义tinyint(n)1个字节，范围(-128~127)smallint(n)2个字节，范围(-32768~32767)mediumint(n)3个字节，范围(-8388608~8388607)int(n)4个字节(32个比特位)，整数型，范围(-2147483648~2147483647)bigint(n)8个字节，整数型，范围(+-9.22*10的18次方)float
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2024-06-24 21:26:57
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1、多线程插入(单表)2、多线程插入(多表)3、预处理SQL4、多值插入SQL5、事务(N条提交一次)# 多线程插入(单表)问：为何对同一个表的插入多线程会比单线程快？同一时间对一个表的写操作不应该是独占的吗？答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的：1、多链接耗时 (30%) 2、多发送query到服务器 (20%) 3、多解析query (20
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2024-07-24 10:59:13
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# 如何统计MySQL某个数据库的数据量大小
在实际的应用中，我们经常需要了解数据库的数据量大小。这对于监控数据库的健康状态、进行容量规划和优化性能都非常重要。本文将介绍如何使用SQL语句和命令行工具来统计MySQL某个数据库的数据量大小。
## 通过SQL语句统计数据量大小
在MySQL中，我们可以使用SQL语句来统计某个数据库的数据量大小。具体的步骤如下：
1. 连接到MySQL数据库
原创
2024-01-07 06:14:45
232阅读
查看方法： 1、查看所有表空间及表空间大小：select tablespace_name ,sum(bytes) / 1024 / 1024 as MB from dba_data_files group by tablespace_name; 2、查看所有表空间对应的数据文件：select tab
原创
2021-11-29 11:43:31
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