对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,可能每天花费在数据导入上的时间就会长达几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。       网络上的牛人很多,总会有一些手段可以提高insert效率,大家跟我一起分享一下吧:       1. 一条SQL语句            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在做一个管理全市人口信息系统时,数据量大约八百三十万,测试时是按照一千万条数据量来的,开始优化时出现各种问题,使用过各种方法,最终优化分页查询任何一页在10秒以内感谢孙伟,个人稍加修改  --=============================================
-- Author:        <Author,张世民>
-- Create date: <C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据表的设计原则(1)不应针对整个系统进行数据库设计,而应该根据系统架构中的组件划分,针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计;不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少,如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联,而只是记录关联表的一个主键,确保组件对应的表之间的独立性,为系统或表结构的重构提供可能性。 (2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介          在SQL Server中,索引是一种增强式的存在,这意味着,即使没有索引,SQL Server仍然可以实现应有的功能。但索引可以在大多数情况下大大提升查询性能,在OLAP中尤其明显.要完全理解索引的概念,需要了解大量原理性的知识,包括B树,堆,数据库页,区,填充因子,碎片,文件组等等一            
                
         
            
            
            
               对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作。当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力。   当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的            
                
         
            
            
            
            # SQL Server 大数据量表的分表策略
在现代企业的数据库管理中,处理百万级数据表是常见的挑战之一。随着数据量的不断增长,原有的数据表在数据查询、insert、更新和删除等操作中的性能会大幅下降。为了解决这个问题,分表(Partitioning)技术被提出。本文将介绍 SQL Server 中如何实现百万级数据表的分表策略,并提供代码示例。
## 一、什么是分表?
分表是将一个大的表            
                
         
            
            
            
            当需要对表进行ddl操作如加索引、增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万、千万数据就不能直接在线修改表结构下面是具体的过程:1、备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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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               最近处理大数据量表头疼了一阵子,表 Trade 600w,仅仅是3个月的数据,以后还要暴涨,还没到3个月,数据查询已经出了问题 ! 虽然对栏位建立了索引index,但是无条件查询时, count(*) 都要花费1分48秒,实在是接受不了。QQ空间转了一个帖子,说是大数据量处理要注意的问题,第一条就提到了 分区视图(看来我对数据库大数据量的知识还要仔细研读研读),            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            需求对平均 1200w 数据量的数据表进行优化数据表中有 2016年,2017 年,2018 年,2019 年数据只查询最近半年的数据后台增加历史数据查询功能尽量减少代码改动数据表积分日志表 tb_user_points_log虚拟充值表 tb_order_recharge虚拟充值执行表 tb_order_recharge_do注意:先备份数据,在备份的数据表的基础上进行分表,不直接操作原始表!步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言最近项目中有一个需求,需要从一千多万的原始数据中,每条数据都是用户的办事数据,处理出事项与事项之间的关系思路一程序一把数据表增加索引,提高查询效率把数据排好序,测试查询速度   使用临时表保存排序好的数据int size = groupByList.size();
        int time = size/100000;//提交次数
        // 开            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-16 21:03:36
                            
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            这篇文章是应一位读者关于如何测试数据仓库的问题而写。他的问题是:“在数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系?”        虽然数据仓库的测试是一个惊奇而神秘的过程,但实际上它与其它测试项目并无多大区别。基本的系统分析和测试过程在这里仍然有效。我们来看一下其中的几个步骤,并研究如何在数据仓库环境中应用。分析源文件&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-04 16:42:17
                            
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            一、试验方式: 
1、利用工具进行数据插入、查询试验,目标是单表数据超过1000W条记录。 
2、针对单个表创建单独的数据存储空间和索引存储空间。 
3、对表进行anlyze分析。 
4、创建表分区。 
二、试验结论: 
1 数据插入与数据量大小无关,与数据表是否在大量并行操作有关。 
2 数据查询与表的数据存储空间有很大关系,数据量大的表建议单独创建数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、MySQL的主要适用场景 1、Web网站系统 2、日志记录系统 3、数据仓库系统 4、嵌入式系统二、MySQL架构图: 三:Mysql数据库优化技巧 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MongoDB 向千万级数据表内插入数据慢的解决方案
## 引言
在使用 MongoDB 进行大规模数据写入时,经常会遇到数据插入速度变慢的问题。本文将详细介绍如何解决这个问题。首先,我们将讨论整个处理过程的流程,然后逐步解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始]-->B[建立连接]
B-->C[选择数据库]
C-->D            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-18 03:58:47
                            
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            在很多时候,我们会需要对一个表进行插入大量的数据,并且希望在尽可能短的时间内完成该工作,这里,和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验。  前提:在做insert数据之前,如果是非生产环境,请将表的索引和约束去掉,待insert完成后再建索引和约束。  1.insert into tab1 select * from tab2; 
  commit;  这是最基础的insert语句,我            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-21 10:58:36
                            
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