一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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 最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注
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，在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。从一开始脑海里开始也是火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内容。 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
转载
2024-07-28 10:50:56
73阅读
MySQL高级之索引优化分析一、索引优化分析1、SQL性能下降2、常见通用的Join查询3、索引简介A.是什么？B.优势C.缺点D.MySQL索引分类E.MySQL索引结构F.哪些情况需要创建索引G.哪些情况不需要创建索引4、性能分析5、索引优化A.索引分析B.索引失效（应该避免）C.一般性建议 一、索引优化分析1、SQL性能下降原因）执行时间长 没有索引、索引失效（单值索引、复合索引）、关联查
转载
2024-06-14 11:48:31
46阅读
喜欢这样的论调：MySQL只做简单的事情，千万级的表，无论怎样优化，同样的SQL，都没有在十万级的表中执行效率快；因此，在设计千万级的大表之前，要先问自己几个问题数据是否存在明显的冷热（考虑旧数据归档）是否可以按照时间、区域等条件拆分表如果字段过多，是否可以考虑按照字段的关联性进行拆分我们当然希望每个应用都可以这样，但理想终归是理想，现实中，轮到我们自己撸袖子上阵的时候，坑，大多已经是一眼忘不到底
转载
2024-03-19 10:19:59
33阅读
1、化整为零 一般情况下，如果需要对一个表进行大批量的更新的时候，由于涉及到的记录数很多，所以可能需要花费的时间也就很长，这种情况下，还采用一个单独的update简单的一个例子，如要更新im_user表中的非空ID为用户表bmw_users中的ID，关联字段为im_user.login_id=bmw_users.nick，语句可以这样写update im_user i set i.id=(sele
转载
2024-10-02 09:31:49
41阅读
作者：闲鱼技术-靖杨1、设计背景闲鱼目前实际生产部署环境越来越复杂，横向依赖各种服务盘宗错节，纵向依赖的运行环境也越来越复杂。当服务出现问题的时候，能否及时在海量的数据中定位到问题根因，成为考验闲鱼服务能力的一个严峻挑战。 线上出现问题时常常需要十多分钟，甚至更长时间才能找到问题原因，因此一个能够快速进行自动诊断的系统需求就应用而生，而快速诊断的基础是一个高性能的实时数据处理系统。
转载
2024-07-30 14:32:07
45阅读
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
转载
2023-12-01 09:16:44
101阅读
首先有表test：CREATE TABLE `test` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`testId` INT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX `testId` (`testId` ASC));
CREATE TABLE `test` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INC
转载
2024-05-15 13:08:23
391阅读
概要：此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点。思考如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；数据查询SQL条件：哪些数据项的
转载
2024-02-27 13:17:58
52阅读
# 如何在MySQL中处理千万级数据量并建立索引
## 一、整体流程
下面是在MySQL中处理千万级数据量并建立索引的整体流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER }|..| ORDERS : has
ORDERS }|..| ORDER_DETAILS : contains
ORDERS }|..| PAYMENTS : "receives
原创
2024-06-25 06:08:11
38阅读
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
转载
2024-07-08 21:06:20
49阅读
构建千万级别用户的后台数据库架构的话题上，具体建议或做法如下所示： 1> 数据库的设计开始之前，必须优先进行业务的数据流梳理（注释：必须尽量考虑应用所有可能的功能模块），以及对业务优先进行优化和规划，然后根据数据流和功能 考虑数据库的结构设计和优化； 2> 千万级别用户量，若是非游戏行业的产品（SNS游戏除外），建议考虑用户数据拆分架构设计，以及考虑后续未来1-2年的承受量，若是S
转载
2024-04-22 12:39:00
29阅读
# 实现 Redisson 千万级数据教程
## 简介
Redisson 是一个基于 Redis 的分布式对象和服务框架，提供了一系列的分布式服务和数据结构的实现，如分布式锁、分布式集合、分布式消息队列等。在处理大规模数据时，Redisson 提供了一些优化策略，使得可以有效地处理千万级的数据。
在本教程中，我们将详细介绍如何通过 Redisson 实现千万级数据的存储和访问。
## 整体流
原创
2023-10-11 10:36:10
81阅读
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
转载
2024-08-23 15:26:33
41阅读
# 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
133阅读
(找不到原出处了，见谅)处理千万级以上的数据提高查询速度的方法：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2.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。3.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：
转载
2024-04-19 15:28:53
116阅读
向一个 1000w 数据的线上业务表里新加字段，怎么操作？本地测试及正确解决方案：1.准备测试环境MySQL 测试环境系统：Linux centos 6.8内存：2G 内存CPU:2 核 CPU硬盘：200G 硬盘MySQL 版本：5.1测试程序：本地连内网测试2.准备测试程序 JAVA 代码package cn.gameboys.mysql;
import java.sql.Connecti
转载
2023-08-26 11:43:32
61阅读
作者：变速风声前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次）。下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍，对「千万量级数据中查询 10W 量级的数据」设计了如下方案多线程 + CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES + Hbase 组合方案RediS
转载
2023-10-03 21:07:34
110阅读
sql server 到底能否处理百万级，千万级的数据？ 最近又想起曾经被忽悠过n次的问题。 刚毕业的时候，很多次去面试的时候被问及sql server能处理能力，以及上百万级别的数据的优化问题？我当然是说东又扯西的，说了一大堆方法方式来告诉他如何提高查询效率，如何正对各种应用特点来做优化。 我吹你吹了半
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(
转载
2024-01-10 16:45:26
87阅读
