前言面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？群友：直接分页查询，使用limit分页。面试官：有实操过吗？群友：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
在日常开发任务中，经常会遇到单张表过1千万，以每天n万条的速度进行递增。sql查询效率下降，前端业务表现为用户操作缓慢，如查sql查询速度超过1秒或者更长，会发生一条sql把整个数据库连接占满，用户看到的就是白页面或报错的页面。mysql数据库存储是系统最后一道护城河，以最谨慎的态度对待。系统就像一个成长的小树，慢慢的长大，每一天的成长都需要不停的修剪、不停的优化。关于大表的优化常见的思路就是分表
1.数据库所在服务器信息2.表数据量截图declare @table_spaceused table (name nvarchar(100) ,rows int ,reserved nvarchar(100) ,data nvarchar(100) ,index_size nvarchar(100) ,unused nvarchar(100) )
insert into @table_space
零、本讲学习目标了解Spark SQL的基本概念掌握DataFrame的基本概念掌握Dataset的基本概念会基于DataFrame执行SQL查询一、Spark SQL（一）Spark SQL概述Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象结构叫做DataFrame的数据模型（即带有Schema信息的RDD），Spark SQL作为分布式SQL查询引擎，让用户可
# 千万级数据用 PostgreSQL 和 MySQL 的科学探讨
在现代数据处理场景中，海量数据的存储与管理成为了一个重要课题。对于处理千万级数据，PostgreSQL 和 MySQL 是两种非常流行的关系型数据库，它们各有特点，但在大规模数据处理方面都具备相当的能力。本文将通过实例和代码示例探讨两者的不同特性，以及在处理千万级数据时的应用场景。
## PostgreSQL 的优势
Pos
近期文章发布的少了，公众号都开始掉粉了。吓得我赶紧把最近做的事，感觉有意义的跟大家分享一下。也就是我们要开始的一个小系列——Python个数据核对。
问题描述：对比两个表主键字段数据的一致性，查看是否源数据的主键都存在于数据仓表里面，把没有的标记出来。(也就是excel里的VLOOKUP，SQL里的left/right join)
诞生背景这事的诞生，源于自己工作过程中遇到的一
一、前言二、关于count的优化三、使用explain获取行数1、关于explain2、关于返回值一、前言这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。二、关于count的优化网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系，然后使用count
我们在编写MIS系统和Web应用程序等系统时，都涉及到与数据库的交互，如果数据库中数据量很大的话，一次检索所有的记录，会占用系统很大的资源，因此我们常常采用，需要多少数据就只从数据库中取多少条记录，即采用分页语句。根据自己使用过的内容，把常见数据库Sql Server,Oracle和My sql的分页语句，从数据库表中的第M条数据开始取N条记录的语句总结如下：SQL Server &nb
目前CMS种类大致可分为两种，一种是通用CMS，还有一种是根据自身需求开发的私有CMS。 通用CMS比如dedecms、phpcms等CMS开源项目，适合技术实力不强的中小企业使用。 私有CMS，则结合自身需求，还定制开发的CMS,往往性能比通用型CMS要高。 开源通用型的CMS,虽然功能很强大，但是也有一些致命的缺点 1. 静态页面管理. 当文章数据达到
日常项目随着业务扩张，数据库的表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大，这时需要使用分页查询，而分页查询随着页码的增加，查询效率会变得低下，如何优化千万级别的表分页查询呢？
一、前言 日常项目随着业务扩张，数据库的表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大，这时需要使用分页查询，而分页查询随着页码的增加，查询效率会变得低下。数据量在万级别
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2023-07-10 00:48:09
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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
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
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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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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工作时间长了，可能就会总结出来一些东西，千万不能做，做了会让你后悔莫及。先说一些我们的前提1 拥有数据库的所有权限2 不能通过故意的方式来毁掉一个数据库 例如 rm -rf那我们就开始列...
原创
2023-06-20 03:28:07
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工作时间长了，可能就会总结出来一些东西，千万不能做，做了会让你后悔莫及。先说一些我们的前提1 拥有数据库的所
原创
2022-06-22 10:11:01
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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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随着数据量的增长，MySQL 已经满足不了大型互联网类应用的需求。因此，Redis 基于内存存储数据，可以极大的提高查询性能，对产品在架构上很好的补充。在某些场景下，可以充分的利用 Redis 的特性，大大提高效率。缓存对于热点数据，缓存以后可能读取数十万次，因此，对于热点数据，缓存的价值非常大。例如，分类栏目更新频率不高，但是绝大多数的页面都需要访问这个数据，因此读取频率相当高，可以考虑基于 R
# 如何实现“Java 千万数据”
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教给刚入行的小白如何实现“Java 千万数据”。我将从整体流程开始，解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。让我们开始吧！
## 2. 整体流程
为了更好地理解实现过程，我将使用一个表格来展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述
# 如何实现 MongoDB 千万数据导入
在现代应用开发中，MongoDB因其高并发、灵活的文档结构以及分布式存储的特性，成为了许多企业的首选数据库。如果你想要在MongoDB中处理千万级别的数据，合理的流程和准备步骤是非常重要的。本文将为你详细介绍如何实现这一目标，包括必要的代码示例和注释。
## 流程概览
在开始之前，我们需要明确实现这一目标的具体步骤。以下是将数据导入MongoDB的
