一、基本概念1.数据的读取 页(page)是SQL SERVER可以读写的最小I/O单位。即使只需访问一行,也要把整个页加载到缓存之中，再从缓存中读取数据。物理读取是从磁盘上读取，逻辑读取是从缓存中读取。物理读取一页的开销要比逻辑读取一页的要大得多。SET STATISTICS IO ON--do something...SET STATISTICS
引子hello，各位小伙伴，大家好，这篇是mysql的第三篇了，还没看过前两篇的小伙伴可以去看看，对理解这一篇有很大的帮助哦。废话不多说，我们直接开始正文，作为一名java后端开发工程师，我们都知道，数据库中一张表最大存储数据官方建议是在两千万左右，而业界中，大家普遍认为，数据超过五百万了，就可以考虑分库分表了，也就是说，单表数据一般是不会超过五百万的。如何分库分表我们下一篇再聊，这篇，叶子主要想
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2023-05-17 21:29:02
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上一篇Mysql已有亿级数据大表按时间分区，介绍了亿级数据大表如何按时间分区，也留下了一个问题：备份亿级数据大表要耗时多久。本篇将就如何备份亿级数据大表展开讨论。 注意：我这里所说的备份指的是数据从一张表拷贝到另外一张表，也就是说单表备份。创建原表t_send_message_send的sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
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2023-08-31 00:00:49
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# MySQL 单表亿级数据主键查询慢的原因与优化方法
在现代软件开发中，面对亿级数据的存储与查询，如何有效地进行主键查询是每个开发者必须掌握的技巧。本文将细致地为你介绍如何处理 MySQL 单表亿级数据的主键查询，包括运作的流程和相关的代码示例。
## 流程图
我们首先需要了解处理亿级数据的基本流程。以下是我们需要遵循的步骤：
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A[
处理上亿数据的MySQL单表查询，并期望在秒级内得到结果，是一个具有挑战性的任务。以下是一些策略和最佳实践，可以帮助你优化查询性能：索引优化：确保查询中使用的所有列都已建立适当的索引。避免使用全表扫描，确保查询能够利用索引。使用复合索引来优化多列的查询条件。定期分析索引的使用情况，并删除不再需要的索引以减少维护开销。查询优化：避免在查询中使用不必要的函数和计算，特别是在WHERE子句中。减少JOI
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2024-08-25 23:12:05
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一、mongoDB简介1、简介MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。2、面向集合的存储MongoDB 中，一个数据库包含多个集合，类似于MySql中一个数据库包含多个表；一个集合包含多个文档，类似于MySql中一个表包含多条数据。3、虚拟机
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2023-09-09 09:26:21
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mysql 分表思路 一张一亿的订单表，可以分成五张表，这样每张表就只有两千万数据，分担了原来一张表的压力，分表需要根据某个条件进行分，这里可以根据地区来分表，需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。中间件：根据主表的自增 id 作为中间件（什么样的字段适合做中间件？要具备唯一性）怎么分发？主表插入之后返回一个 id，根据这个 id 和表的数量进行取模，余
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2023-09-07 19:20:15
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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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2023-12-27 19:51:12
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# SQL Server 亿级数据查询指南
在使用 SQL Server 进行亿级数据查询时，尤其是新手开发者，需要理解高效数据处理的基本流程。下面将通过一系列步骤，详细介绍如何进行这种大规模数据查询。
## 查询流程
前期准备和步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--------------
原创
2024-09-15 07:05:37
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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
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2023-12-21 10:58:36
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# MongoDB 单表亿级数据的拆分方案
在现代应用中，随着数据量的激增，我们往往会面临如何高效管理和存储亿级数据的问题。MongoDB作为一种流行的文档数据库，提供了灵活和强大的数据模型。然而，当一张表的数据达到亿级的时候，就需要拆分来提高性能和可维护性。本篇文章将详细介绍Nebula如何实现MongoDB单表亿级数据的拆分方案。
## 流程概述
以下是进行数据拆分的整体流程：
| 步
原创
2024-07-31 09:30:50
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课前导读：本章设计到MySQL数据库的索引和事务操作，索引操作设计的概念内容比较多，但是他涉及到数据库的内部运行效率和使用空间等多方面知识，相比比较重要，也需要进行相关学习。而事务操作更不用多说，是我们进行数据库操作的保障！这方面只是主要是便于面试准备！目录课前导读：一、索引1、概念2、作用3、索引操作4、索引的运行5、索引的数据结构：B+树二、事务1、事务认识：2、事务操作：3、事务四大特性：4
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2024-09-12 12:15:34
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前言说不定期更新，就不定期更新：)。在翻译关系代数这篇文档的时候，总有一种惴惴不安的感觉伴随着我，其实还是对之前概览的一知半解，而DEMO项目Calcite-example-CSV为了介绍特性，添加了太多代码进来，这虽然很好，因为当你执行代码的时候，就能看到所有特性，但是对于一个新手来讲却未必够友好，我也是这样的一个新手，看着文档里不知所云的概念和代码片段，经常会有挫败感。那不如我们
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2024-10-08 12:26:25
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简单介绍一下，四个分片的配置 192.168.99.6 双核 2G 500G(机械硬盘)
192.168.99.7 双核 4G 500G(机械硬盘)
192.168.99.8 双核 4G 500G（机械硬盘）
192.168.99.11 双核 4G 500G（机械硬盘） mongos和conf服务器的配置也是差不多，就不贴出来了，不是很重要。很遗憾的是，片健当初只选择了ID主健，当时一时冲动，
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2024-07-11 21:02:48
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# SQL Server单表10亿数据的处理与优化
随着大数据技术的发展，越来越多的应用场景需要处理大规模的数据。其中，SQL Server作为一种流行的关系型数据库管理系统，能够有效地存储和管理大容量数据。不过，当谈到单表拥有10亿条记录时，数据的查询、维护和整体性能面临着巨大的挑战。本文将探讨一些优化技术，还有一些代码示例，帮助更好地处理这样庞大的数据集。
## 1. 数据库设计
在处理
原创
2024-10-20 06:40:19
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一、概述mysql分库分表一般有如下场景垂直分表(将表分为主表和扩展表)垂直分库(将表按业务归属到不同的库,如订单相关的放到订单库,用户相关的表放到用户库等,这也是我们常说的权限回收其中的一部分)水平拆表(当数据库整体瓶颈还未到时，少量表到达性能瓶颈)水平拆库 & 拆表(数据整体性能到达瓶颈,单一写入出现性能瓶颈)其中1，2相对较容易实现,本文重点讲讲水平拆表和水平拆库,以及基于mybat
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2023-09-05 13:35:10
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我需要在Mysql表中保存约78亿条记录.该表既读写又密集.我必须每小时至少保留20亿记录的插入率.而在桌子上搜索不应超过10秒钟.我们有一个UI,用户可以根据不同的colums属性进行搜索.大多数搜索查询可以像：
> select * from mytable where prop1 =’sip：100008521149’和
PROP2 = ‘asdsa’
order by event_t
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2023-06-13 21:55:13
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# 使用 SQL Server 存入亿级数据及查询的流程指南
在现代应用中，存储和查询大量数据是非常重要的任务。本文将引导你如何使用 SQL Server 存储亿级数据并进行查询。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ------------------ |
| 1. 数据设计 | 设计数据库表及其关系 |
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SQL Server数据库的功能性很好，尽管如此，在面对上亿表的操作时，SQL Server数据库还是不行，速度很明显就慢下来啦，那么如何让SQL Server数据库在处理上亿表时，仍能够实现很高的工作效率呢？大数量的操作带来的影响：1.我确实做了一个很大的查询，涉及的数据表有两亿条记录，而且有一个group by操作，造成CPU、内存和磁盘开销均很大。后来和微软的人重新实验了一下，我的查询确实会
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2023-08-17 10:43:48
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本文来自上周(2020-11-17至2020-11-19)举办的 Data + AI Summit 2020 (原 Spark+AI Summit)，主题为《Spark SQL Beyond Official Documentation》的分享，作者 David Vrba，是 Socialbakers 的高级机器学习工程师。实现高效的 Spark 应用程序并获得最大的性能为目标
