对于数十亿数量级的表，我们一般必须做分库分表，基本上分库分表之后，单表的评论系统在百万级别。每一个商品的所有评论都是放在一个库的一张表的，这样可以确保你作为用户在分页查询一个商品的评论时，一般都是直接从一个库的一张表里执行分页查询语句就可以了。实际中，在电商网站里，有一些热门的商品，可能销量多达上百万，商品的频率可能多达几十万条。然后，有一些用户，可能就喜欢看商品评论，他就喜欢不停的对某个热门商品
目录第1关 基本查询语句一、本关任务：查询数据表中指定字段的内容二、编程要求三、代码 第2关 带IN关键字的查询一、本关任务：使用IN关键字检索数据表中指定的数据内容。带IN关键字的查询带NOT IN关键字的查询三、预期输出四、代码 第3关 带BETWEEN AND的范围查询一、本关任务：使用BETWEEN AND关键字检索数据表中指定的数据内容。带BETWEEN AND关键字
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2023-08-24 16:11:54
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# MySQL 单表10亿数据处理
## 引言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，在处理大规模数据时，性能往往是一个重要的考虑因素。本文将介绍如何在MySQL中处理单表10亿数据，并提供相应的代码示例。
## 数据库设计
在处理大规模数据时，合理的数据库设计是至关重要的。以下是一些常用的数据库设计原则：
1. 正规化：通过将数据分解为更小的可管理的部分，避免冗余，提高性能。
2
当遇到一些复杂的需求时，例如对查询结果进行排序，分组和分页等，MySQL 数据库有着更高级的查询方法以处理更加复杂的需求。一，排序查询在查询完成后，结果集中的数据是按默认顺序排序的。为了方便用户自定义结果集中数据的顺序，MySQL 提供了 ORDER BY 对于查询结果进行排序，具体语法如下：SELECT 字段名1, 字段名2, ....FROM 表名 ORDER BY 字段名1 （ASC/DES
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2023-08-22 18:47:55
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把简单的事情放大了，它就不简单了前言有人说单表超千万数据就应该分库分表了，这么玩不合理啊。但是对于创新业务来讲，业务系统的设计不可能一上来就预估这么大的容量，成本和工期都不足矣完成系统的开发工作。我觉得对于创新型业务系统的设计，首先满足需求，其次考虑到万一业务井喷发展所要考虑到的临时解决方案，为系统升级预留时间。谁都希望业务井喷，那么它来了！01具体时间点就不说了，开始做了一个新业务，见了一个表，
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2023-08-02 16:02:56
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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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在实际的应用场景中，当一个单表的数据量过亿时写入和查询的压力就会倍增，拆表在一定程度上是解决数据库单表瓶颈的方案之一，在本次要拆分的表中有以下特征：单表已过2亿表数据量每天增量50万左右表结构比较单一，用户关注用户行为表，用户关注一个用户会往表中写入一条数据。表结构如下：tb_user_friends:uid, fid, from, create_date, inverse_date(反向索引时间
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2023-08-31 07:08:52
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单表查询1、数据库管理系统的一个最重要的功能就是数据查询，数据查询不应只是简单的查询数据库中存储的数据，还应根据需要对数据进行筛选，以及确定数据以什么样的格式显示2、MySQL从数据表中查询数据的基本语句为SELECT语句3、单表查询是指从一张表中查询所需数据4、查询方式主要有：查询所有字段、查询指定字段、查询指定记录、查询空值、多条件的查询、对查询结果进行排序等注：本次查询的数据基于下图，可能会
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”
#实验实验一把看看… 建一张表CREATE TABLE person(
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
p
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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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
# MySQL 单表4亿数据
在现代信息化时代，数据量越来越庞大，数据库管理系统也需要应对处理庞大数据的需求。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，但当单表的数据量达到4亿条记录时，对数据库的查询、插入和更新等操作就会变得复杂和困难。本文将介绍如何处理MySQL单表4亿数据，并给出相应的代码示例。
## 数据库设计
首先，我们需要设计数据库表结构来存储这4亿数据。假设我们要存储一个用户
大致来说数据库的发展史经历了3个阶段1.Mysql，Oracle的关系型数据库刚开始能支撑很多公司业务的发展互联网的高速发展，数据量越来越大，单表的数据也越来越大，这时候，具体来说MySQL一张表存500w数据比较合适，存的越多，数据量越大，这时候就要拆库拆表，先按业务垂直拆，再数量大小水平拆 拆表的逻辑比较麻烦，这时候就有很多中间件出来了，Mycat，Sharding-jd
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2023-08-10 09:24:33
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表与表之间的关系 多对一：表1 foreign key 表2，则表1的多条记录对应表2的一条记录。 利用foreign key的原理我们可以制作两张表的多对多，一对一关系。 多对多：表1的多条记录可以对应表2的一条记录，表2的多条记录也可以对应表1的一条记录 一对一：表1的一条记录唯一对应表2的一条记录，反之亦然 理解表与表之间关系的步骤：先确立关系找到多的一方，把关联字段写在
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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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段•尽量使用TINYINT、SMALLINT
# 如何选择分区还是分表来处理10亿数据
## 概述
在处理大数据量的情况下，我们通常需要考虑使用分区还是分表来优化数据库性能。本文将介绍如何选择合适的方法来处理10亿条数据。
## 流程步骤
首先，我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定数据量大小 |
| 2 | 分析查询需求 |
| 3 | 选择分区或分表 |
| 4 | 实
## 如何实现"mysql单表存储6亿数据"
### 流程
首先，让我们来看一下整个流程，我们可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库和表 |
| 2 | 生成模拟数据 |
| 3 | 导入数据 |
| 4 | 索引优化 |
| 5 | 分表分库 |
| 6 | 数据备份 |
### 每一步需要做什么
#### 步骤1：创建数据
移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，比如：用户表订单表交易流水表以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~
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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