在某个项目中，订单表每天会产生5-10万条记录。 先前对大数据查询没多少处理经验，碰到难以查动的统计数据通常是建一张表，定时统计一次。或者写存储过程，优化查询过程。 按照以往一贯思路，建表，加索引。 然而这次在表里只有十多万数据时，每日统计查询竟然查不动了，查一次要四五秒。 如果是百万级数据，我还可以甩锅为服务器性能问题，十万数据查不动，要是汇报让领导升级服务器，估计领导直接让我去跟人事结算工资了
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2023-09-11 17:40:20
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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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# 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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其实2000w只是一个建议值假设有一张user表,其中id是主键user表：idnameage1张三182李四19存在磁盘中的文件为user.idb（innodb data）的表空间。数据再idb文件中被分成了很多小份的数据页，每份大小16k 行数据被放在了不同的数据页中页号：区分是那一页 pre：指向上一页next：指向下一页页目录：用于快速查找（如果数据特别多的时候一行一行
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2023-08-12 20:33:22
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MySQL百万数据量的查询优化&&数据库事务
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2023-06-25 15:36:38
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本文总结了30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧,特别适合大数据里的MYSQL使用。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
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2024-07-23 22:22:05
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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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# MySQL 40万数据查询优化
在处理大规模数据时，数据库查询的性能优化是非常重要的。本文将介绍一些MySQL查询优化的技巧和策略，以提高对40万数据的查询效率。
## 索引优化
索引是MySQL中提高查询性能的关键因素之一。通过合理地创建和使用索引，可以大大减少查询的时间复杂度。
### 选择合适的列建立索引
在选择列进行索引时，应该优先考虑经常被查询的列，例如主键、外键、经常用于
原创
2023-10-06 03:41:45
238阅读
## 如何优化MySQL查询几万数据慢的问题
### 1. 问题描述
在进行MySQL查询时，当数据量达到几万条时，查询速度变得非常慢，导致系统性能下降。这是因为MySQL默认使用了逐行查询的方式，当数据量增大时，查询时间会线性增长。
### 2. 优化流程图
```mermaid
graph LR
A[问题描述] --> B[优化流程]
B --> C[查询分析]
C --> D[创建索引
原创
2023-10-03 08:07:29
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一、业务场景现在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 500w 数据行进行处理迁移数据导出数据批量处理数据二、罗列一下三种处理方式常规查询：一次性读取 500w 数据到 JVM 内存中，或者分页读取流式查询：每次读取一条加载到 JVM 内存进行业务处理游标查询：和流式一样，通过 fetchSize 参数，控制一次读取多少条数据2.1 常规查询默认情况下，完整的检索结果集会将其存储在内存中。在大
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2023-08-07 10:31:55
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目录一、背景二、实验三、单表数量限制四、表空间五、页的数据结构六、索引的数据结构七、单表建议值八、总结 一、背景 作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢”，我们大多数都只是听过，没试过，下面我们就开始实验。二、实验 先建一张表CREAT
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2023-08-18 23:16:01
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问题描述2020年7月13日一大早收到告警，测试环境数据库CPU告警。登录aws查看监控如下图问题分析出现这种cpu 100%的问题，都是因为sql性能问题导致的，主要表现于 cpu 消耗过大，有慢sql造成、慢sql全表扫描，扫描数据库过大，内存排序，队列等等并发现写入相对于查询来说比较高(这是一个关键点)有了大概的思路下边开始排查吧查看进程show full processlist;发现有大量
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2024-06-17 03:43:51
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方法 1: 直接使用数据库提供的 SQL 语句语句样式: MySQL 中, 可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况 (元组百 / 千级)原因 / 缺点: 全表扫描, 速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定 (如某次返回 1,2,3, 另外的一次返回 2,1,3). Limit 限制的是从结果集的 M 位置处取出 N 条输出, 其
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2023-08-16 10:48:05
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上次谈了单表千万会变慢的问题，从理论来说找不到变慢的利用。全表查询，当然会越大越慢啊！通过主键查询，基本上是3次索引IO，外加1次行IOMYISAM 是3+1次 INNODB是3次通过二级索引MYISAM是3+1次，innodb是3+3次 (二级索引+主键索引)插入和更新 MYISAM 堆表结构，插入时间不会随数据量增长而增长。INNODB 就会，因为它是有序的，必须进行索引分裂。下面
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2023-10-22 17:48:39
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开发过程分为两部分处理： 统计点：文章(打赏最多/评论最多/作 者的文时长最长/收藏书单)需要注意的是，时间轴的都是已第一个时间为准，统计点类的只统计发生在2020年之内的数据，做这个的前提是假设一个时间点，比如2020-12-23 00:00:00 ,来进行处理。第一次执行脚本，执行的是全量，第二次执行，是假设时间点执行的是增量数据,方案定下开始实践。优化1：使用主键索引desc wm_user
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2023-08-31 13:40:57
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一、简介开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。二、参数说明slow_query_log 慢查询开启状态slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录)long_query_time 查询超过多少秒才记录###三、设置步骤查询慢
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2023-11-04 17:21:23
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python处理百万级数据时间表_python | MySQL 处理海量数据时优化查询速度方法
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2023-06-20 11:34:08
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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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200万数据联表查询SQL优化4S至毫秒级背景: 表一表二:原sql共两条一条分页查内容,一条查总行数select h.* from device_info i left join device_mqtt_history h on h.code = i.code where h.id is not null and i.dept_id in ( 17 ,2 , 22 , 21 , 20 , 27
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2023-09-09 01:06:23
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