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RediSearch+Redi
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2023-08-16 10:41:58
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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 wh
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2023-06-13 21:56:38
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一，Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？怎么查，谁能告诉我答案？有没有人想着，不就一条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试，去执行下这个SQL看看吧 看见了吗，查了100条数据用了7.063s。这能算的上是快速查询吗，估计没人能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天
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2023-06-13 23:04:44
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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。实验1.直接使用用limit start, count分页语句：select * from order limit start, count当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从10， 100
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2023-07-29 17:02:22
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有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)
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2023-06-25 19:43:05
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今天需要将一个含有1000万条数据的文本内容插入到数据库表中，最初自然想到的是使用Insertinto '表名'values(),(),()...这种插入方式，但是发现这种方式对1000万条数据量的情况，明显效率低下，于是选用了直接将文本内容导入数据表的方法：LOADDATA LOCAL INFILE '/home/xyw/result.txt' INTO TABLEdomainlib_tmp(d
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2023-08-16 10:51:04
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前言众所周知，当一个数据库的单表数据量很大时，比如说是百万数量级的，如果我们使用普通的查询语句的话，耗时会非常多（相比加上索引），今天小编带领着大家做一下实验，见证一下具有二百多万条数据的单表，怎样优化查询语句。首先，我们需要往数据库中的某张表中查询百万条数据，小编插入了2646229条记录，请看下面截图。普通的查询语句分析小编今天主要说的是简单查询语句和分页查询语句，我们先从简单的查询语句入手。
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2023-08-16 10:42:14
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在爱学习mysql优化时 我需要大量数据才检测sql语句的效率下面给大家模拟一个生成100万人员信息的数据的范例 创建一个数据库 名为test建立表create table t(id bigint not null auto_increment primary key,
mobile bigint,
password
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2023-08-23 23:24:46
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## 如何实现“redis缓存100万数据查询速度”
### 1. 流程概述
为了实现“redis缓存100万数据查询速度”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 连接Redis |
| 3 | 将数据存入Redis |
| 4 | 从Redis中查询数据 |
下面将逐步解释每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例
原创
2023-10-04 09:27:32
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最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。不过这些数据有大量的冗余字段和错误信息，极不方便做统计和分析。所以我需要创建一张新表，把旧表中的数据一条一条取出来优化后放回新表；一. 清除冗余数据，优化字段结构2000W数据中，能作为查询条件的字段我们是预知的。所以将这部分数据单独创建新的字
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2023-07-21 23:00:48
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参考文章：MYSQL性能调优（二）EXPLAIN/DESCMYSQL性能调优（一）慢查询日志 一、问题你见过一个联表查询需要3300+秒么？今天我们的慢查询日志捕捉到了一只，我们一起来解剖一下看看这到底是何方妖孽。 二、分析优化1、首先，我们查看一下罪魁祸首的执行计划EXPLAIN
SELECT
r.id
,si.set_id
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2024-06-26 09:12:42
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对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考，以及分库分表到底该如何做，在什么场景比较合适？比如银行交易流水记录的查询限盐少许，上实际实验过程，以下是在实验的过程中做一些操作，以及踩过的一些坑，我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先：建立一个现金流量表，交易历史是各个金融体系下使用率最高，历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索，可以根据时间范围，和个人，以及金额进行搜索。-- 建
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2023-10-04 18:52:13
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# 如何实现“1000万数据存入Redis”
## 简介
在实际开发中，我们经常会遇到需要高效地存储和访问大量数据的情况。Redis是一个高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。本文将指导你如何使用Redis来存储1000万条数据。
## 整体流程
下面是实现“1000万数据存入Redis”的整体流程，表格展示了每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 任务 |
| ----
原创
2023-11-20 15:17:28
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# 如何实现“redis 1000万数据 map”
## 1. 整件事情的流程
下面的表格展示了实现“redis 1000万数据 map”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 Redis 数据库 |
| 2 | 生成 1000 万个数据 |
| 3 | 将数据存储到 Redis |
| 4 | 从 Redis 中读取数据并进行操作 |
## 2.
原创
2023-10-08 07:13:01
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0、前言Redis是跨语言的共同技术点，无论是Java还是C++都会问到，所以是个高频面试点。笔者是2017年才开始接触Redis的，期间自己搭过单机版和集群版，不过现在 大一些的 公司都完全是运维来实现的，我们使用者只需要在web页面进行相关申请即可，很多细节都被屏蔽了，这样当然很方便啦，不过我们还是要深入理解一下的。1、什么是Redis？Redis 是一个基于内存的高性能key-va
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2024-09-20 06:25:10
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# Redis 1000万数据内存
Redis 是一种基于内存的数据存储系统，它以其高性能和可伸缩性而著称。在实际应用中，我们常常会遇到需要存储大量数据的情况，比如需要存储1000万条数据到内存中。本文将介绍如何使用 Redis 存储1000万条数据到内存，并展示相应的代码示例。
## 什么是 Redis
Redis 是一个开源的内存数据库，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合
原创
2024-07-04 03:55:43
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情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的
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2024-06-15 20:48:54
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# MySQL 20万数据查询
## 引言
在大数据时代，数据量越来越大，对于数据库的查询性能要求也越来越高。本文将介绍如何通过合理的索引设计和查询优化，提高MySQL在查询20万数据时的性能。
## 数据库设计
在开始优化查询性能之前，首先需要对数据库进行合理的设计。以下是一个简单的类图表示数据库模型：
```mermaid
classDiagram
class User {
原创
2024-01-20 08:43:31
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# Redis数据查询
Redis是一种高性能的键值存储数据库，常用于缓存、消息队列、计数器等场景。在使用Redis时，数据查询是非常重要的一部分，本文将介绍Redis的数据查询操作以及代码示例。
## 连接Redis数据库
在进行数据查询之前，首先需要连接到Redis数据库。可以使用Redis的官方客户端或者第三方客户端来连接，本文以Python为例，使用`redis-py`库来进行连接。
原创
2023-11-10 09:19:41
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MySql下大数据量级别（1000万+）优化查询和操作方法
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2023-06-20 11:29:02
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