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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数据库的备份工作是保护数据库正常运行的关键，以下的文章主要讲述的是MySQL数据库备份的一些小妙招，我们大家都知道使用MySQL dump备份数据库的用户所需要的权限相对而言还是比较小的，只需要select与lock table的权限就足够了。所以可以创建一个备份数据库的用户，专门用于备份数据库，这样可以避免数据库受到意外的破坏。MySQLdump是备份MySQL数据库的一种好
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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外面有成千上万的大数据工具。它们都承诺可以为你节省时间和资金，并帮助发掘之前从来见过的业务洞察力。虽然确实如此，可是面对那么多的选择，想理清这么多的工具谈何容易。哪一种工具适合你的技能组合?哪一种工具适合你的项目?为了替你节省一点时间，并帮助你首次选对工具，我们列出了我们青睐的几款数据工具，涉及数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和整合等领域。数据存储和管理如果你准备处理大数据，就要考虑该如何
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2024-08-23 15:26:33
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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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# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
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在工作当中，我们可能经常遇到一些新的需求，这些需求的数据库表结构无法满足这些需求的实现，需要拓展新表或者在原有的表结构上面添加新的字段，或者修改表的默认值（对于创建新表这里直接省略）针对我们需要在原有的表结构上面添加数据的时候，无疑会出现一些问题，下面我们将讲述一下会发生的问题。众所周知，当我们修改表结构添加新字段的时候大部分情况下，我们都使用 ALERT TABLE 命令方法添加新的字段，如下：
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2023-06-23 18:52:58
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。本文给大家分享的是作者在使用mysql进行千万级数据量分页查询的时候进行性能优化的方法，非常不错的一篇文章，希望能帮助到大家。
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2023-07-04 09:40:17
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前言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。除此之外，还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验，做了如下总结。方案"千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级，大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。数据量：千万级随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量，从而对于不同的场景我们
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2023-08-14 13:15:33
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背景介绍有个数字化转型项目采用MySQL数据库，有张大表数据两千万左右，深度分页（比如翻页1000万行）后查询比较慢，需要进行优化需求分析 1）由于B端项目需要查询全量数量，查询条件有起止日期，没有采用水平分表方案，如根据用户ID水平分表、根据时间水平分表等 2）采用ES、Hive+Impala、ClickHouse等OLAP方案需要引入其他技术栈，开发资源、进度等无法满足要求本文主要分析大表深度
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2023-09-05 10:22:33
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工作中遇到要从网络SQL实例上查几个张表(A\B\C)，处理后存到本地Postgres库这么个需求，其中表B过千万（也可能过亿），当然不可能一次性查询，就要用到分页查询了。主流分页方法无非那么几种1、Not In 大法（据说是效率极低）果断放弃2、比较主键 top 50000 where max(ID)>50000 order by id asc(
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2024-01-10 16:45:26
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# MySQL千万级数据count
在大数据时代，数据量的增长速度越来越快。当我们面对海量数据时，如何高效地进行数据统计和计算成为了一个非常重要的问题。MySQL是一个常用的关系型数据库，本文将介绍在MySQL中如何对千万级数据进行count操作，并给出相应的代码示例。
## 什么是count操作
在MySQL中，`count()`函数用于统计表中的行数。它可以用来统计满足某个条件的行数，也
原创
2023-08-11 04:39:03
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# MySQL千万级数据导出
## 介绍
在数据库应用中，数据导出是一个常见的需求。当数据量较小的时候，我们可以直接使用MySQL的导出命令来完成数据导出。但是当数据量达到千万级以上时，直接使用MySQL的导出命令可能会导致各种问题，比如导出时间过长、内存占用过高等。
本文将介绍一种针对MySQL千万级数据导出的高效方法，并提供对应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先准备
原创
2023-08-14 06:31:34
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## 实现"mysql 千万级数据sum"的流程
为了实现mysql千万级数据的sum操作，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建测试表 |
| 步骤二 | 导入测试数据 |
| 步骤三 | 使用索引优化查询 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码。
### 步骤一：创建测试表
首先，我们需要创建
原创
2023-11-04 04:37:24
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# MySQL千万级数据备份指南
在现代应用的开发与运维中，数据的安全性与完整性至关重要。尤其是在处理千万级数据量的数据库时，备份策略尤为重要。本篇文章将为大家介绍MySQL数据库备份的一些基本原理与实践，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据备份的必要性
数据库备份用于防止数据丢失，确保在遭遇故障或数据破坏时可以恢复数据。无论是由于硬件故障、操作失误还是网络攻击，定期备份都是保证数据安全
# 千万级数据 MySQL 优化指南
作为一名经验丰富的开发者，我知道在处理千万级数据时，MySQL的性能至关重要。接下来，我将为您提供一套系统的优化流程，并详细解释每一步所需的操作和代码示例。
## 流程概览
在优化 MySQL 的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -----------
以下分享一点我的经验一般刚开始学SQL的时候，会这样写SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;也许耗费几十秒网上很多优化的方法是这样的SELECT * FROM table WHERE id >= (S
对于一个千万级的大表，现在可能更多的是亿级数据量，很多人第一反应是各种切分，可结果总是事半功倍，或许正是我们优化顺序的不正确。下面我们来谈谈怎样的优化顺序可以让效果更好。 MySQL数据库一般都是按照下面的步骤去演化，成本也是由低到高: 1/ SQL优化 1. 避免使用select * 返回结果过多，降低查询的速度； 过多的返回结果，增加数据传输量； 2. 可确定返回记录数的，尽量增加limi
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2023-07-28 12:53:32
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使用Java代码实现对Hash表的添加，删出，查找，遍历什么是Hash表 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记
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2024-10-23 21:12:29
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