数据在千万级别上进行全文检索有哪些技术？强大的大数据全文索引解决方案-ClouderaSearch1.lucene (solr, elasticsearch 都是基于它） 2.sphinx3.elasticsearch 简单易用。天生分布式。 4.HBasene（注意HBase后面加了ne就是 HBase+lucene）。solr的请求基本都封装为了http，如果是http服务效率不好呢绕过它，直
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2024-04-23 19:10:11
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导读部分 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------SQL Server 2005 学习笔记系列文章http://www.sufeinet.com/thread-26-1-1.html 索引
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。一、导致SQL执行慢的原因： 1.硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/
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2024-03-13 20:08:09
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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
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2023-08-26 11:43:32
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1..如何设计数据库答：存储信息的大小，每次扩容的大小，冗余2.SQL Server的两种索引是何形式？索引的作用？索引的优缺点？答：集聚索引，非聚集索引。提高查询速度。但是会过多的占用磁盘空间。 6.触发器的作用 答：保证数据库操作变更能接到通知3.SQL server事务处理机制 答：在许多大型、关键的应用程序中，计算机每秒钟都在执行大量的任务。更为经常的不是这些任务本身，而是将这些任务结合在
# 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
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# 如何实现“mysql千万数据量不走索引”
## 1. 流程概述
为了实现“mysql千万数据量不走索引”，我们可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建测试表 | 创建一个用于测试的数据表，并插入大量数据 |
| 2. 禁用索引 | 禁用数据表上的索引 |
| 3. 查询数据 | 进行查询操作，观察是否不走索引 |
| 4. 根据需求
原创
2023-07-28 12:53:57
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# MySQL 大数据量加索引的实现流程
在处理大数据量时，为了提高查询效率，给数据库表加索引是一个非常重要的步骤。本文将为你介绍在 MySQL 中如何为大数据量的表添加索引的完整流程。
## 流程概述
为了使你更清晰地理解整个过程，下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
数据库建立索引常用的规则如下： 1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
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2024-05-13 16:55:10
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千万级别只是个概念，代表数据量等于千万或者大于千万的数据
本分享不牵扯分布式采集存储之类的.是在一台机器上处理数据，如果数据量很大很大的话，可以考虑分布式处理，如果以后我有这方面的经验，会及时分享的.
1、程序采用的ftp工具， apache 的 commons-net-ftp-2.0.jar
2、千万级别ftp核心关键的部分--列目录到文件，只要是这块做好了，基本上性能就没有太
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2023-10-03 21:07:11
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mysql索引设计的注意事项目录一、索引的重要性二、执行计划上的重要关注点(1).全表扫描,检索行数(2).key,using index(覆盖索引)(3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段(4) order by和Using filesort三、索引设计的注意事项(1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议(2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引(3)
1 数据库建立索引常用的规则如下：1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：A、正确
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2023-09-04 13:01:54
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一、对于运算逻辑，尽可能将要统计的各项目整合在一个查询语句中计算，而不是用分组条件或分项目调用多个查询语句，而后在代码里计算结果。二、查询语句的优化，诸如不用"select *"、多表关联查询时添加别名于查询字段上、避免使用in、not in关键字、非去除重复时用union all替换union、先过滤后分组、排序等等。三、在无法更改数据结构、不影响其它业务操作情况下，为查询、统计项建立索引，这里
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2024-05-07 12:25:12
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# 如何实现“mysql几千万数据量”
## 一、整体流程
我们首先来看一下实现“mysql几千万数据量”的整个流程，可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 内容 |
| :---: | --- |
| 1 | 创建数据库表 |
| 2 | 生成大量测试数据 |
| 3 | 优化数据库索引 |
| 4 | 查询大数据量 |
## 二、具体步骤及代码
### 1. 创建数据库表
在这一
原创
2024-03-02 06:32:28
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（一）索引的作用 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘)，二是在软件上优化（加索引、优化sql；优化sql不在本文阐述范围之内）。能在软件上解决的，就不在硬件上解决，毕竟硬件提升代码昂贵，性价比太低。代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引。索引使用得当，能使查询速度提升上万倍，效果惊人。（二）mysql的索引类型： &
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2023-09-04 10:45:26
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## MySQL千万数据量分页
在实际应用中，当数据量达到千万级别时，如何高效地进行分页查询成为一个重要问题。MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，本文将介绍如何使用MySQL进行千万数据量的分页查询，并讨论一些优化策略。
### 分页查询的基本原理
分页查询是指将大量数据分割成若干页进行查询，一般是通过`LIMIT`和`OFFSET`关键字实现。`LIMIT`指定每页的数据量，`OF
原创
2023-12-02 06:40:24
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今天给大家介绍两个黑魔法，这都是压箱底的法宝。大家在使用时，一定要弄清他们的适用场景及用法，用好了，就是一把开天斧，用不好那就是画蛇添足。1.Covering Indexes可能有小伙伴会问，Covering Indexes到底是什么神器呢？它又是如何来提升性能的呢？接下来我会用最通俗易懂的语言来进行介绍，毕竟不是每个程序猿都要像DBA那样深刻理解数据库，知道如何用以及如何用好神器才是最
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2024-07-30 11:21:33
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这两天在忙数据导入，要导入好几张表，都是1000万条以上数据。公司的网需要连vpn再连服务器，网跟vpn都不太稳定。最开始想用source导入，发现导入太慢了，几个小时都不到10%，换成了Navicat导入，每次导到40%网就断了。最后又换成使用LOAD DATA导入，把数据切割成几份，然后看数据在哪被断了，重新再导入，记录下这过程之间查到的一些资料。1.为什么source导入比navicat慢因
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2023-05-30 19:09:19
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最近大后台查看一些数据统计的时候，很慢，甚至会有超时情况，前端设置的超时时间是20秒。 后来通过查看日志和慢查询，发现一条sql语句执行时间超过18秒，基本都19秒左右。大表加索引select (*) from tb_name where create_time > xxx; 最终得知是因为这个表数据行数已经超过 一千万了，然后create_time字段又没有索引 。那解决办法肯定是加索引喽
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2023-08-22 19:18:16
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在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引？绝
