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：&
# MySQL 100万数据优化方案
在处理大规模数据时，MySQL的性能优化是一个重要的课题。本文将针对100万条数据的查询进行优化，着重介绍在数据库设计、索引使用、查询优化和缓存机制等方面的优化方案，并结合相应的代码示例。
## 1. 数据库设计
设计合理的表结构是优化的第一步。以下是一个用户表的简化设计示例，用于存储用户信息。
```sql
CREATE TABLE users (
原创
2024-08-26 04:33:39
147阅读
参考——javascript:void(0)
一、SQL优化——使用索引查询 造成全表查询的（索引失效的情况）：避免null值查询。索引列的数据不要大量重复。where语句中or(union替代)、in not in(between and)、like、!=和<>符号的使用。where子查询中使用参数引入( select id from t where num=@num 可
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2023-06-25 13:34:56
328阅读
目录问题描述解决方案参考文献问题描述 最近做一个运营商的项目，其中有一个需求就是需要将用户所有的通话记录保存起来，支持按照各种条件查询。最开始开发阶段，使用的单表存储，后来根据调研，确定每天的通话量至少在100w通以上，那就只能进行分表存储，不然单表的数据量太大，后面的统计查询功能就没办法做了。按照天，每天一张表存储，但是即便这样，每天的数据量
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2023-08-04 16:24:14
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20%的代码用去了80%的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。 百万数据查询优化技巧三十则 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
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2024-05-07 12:17:52
616阅读
# MySQL插入100万数据优化
## 前言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用程序中。在实际应用中，我们常常需要向MySQL中插入大量的数据，比如一次性插入100万条数据。然而，直接进行大量的插入操作可能会导致性能问题，本文将介绍如何优化MySQL插入100万数据的操作。
## 优化策略
### 批量插入
传统的插入操作是一次插入一条数据，这样就需要进行
原创
2023-10-30 15:04:56
153阅读
# MySQL 数据复制与优化指南
在进行大规模数据复制时，MySQL 提供了多种选项来优化性能。以下是实现 MySQL 复制 100 万数据的工作流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
|-------------|-----------------------------------|
| 1. 准备表结构
1，测试循环存100万数据，显示qps1201，cpu 使用2.7%，正常范围内。2，测试循环存和取一起执行100万数据，显示qps1752，cpu 使用4.0%，正常范围内。3，测试用keys取100万数据，显示qps1752，cpu 使用6.0%，cpu非常高了。4，测试用存取和keys一起执行100万数据，显示qps1757，cpu 使用9.1%， cpu马 上明显
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2023-07-12 15:07:47
294阅读
1、什么是Redis？简述它的优缺点？Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存
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2023-08-09 21:21:45
399阅读
百万条数据快速查询优化技巧1.应尽量避免在where子句中使用！=或<>操作符2.应尽量避免在where子句中使用or来连接条件如：select Id from t where num=10 or num=20可以这样查询Select id from t where num=10Union allSelect id from t where num=203. in 和not in 也要
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2024-08-22 14:15:19
155阅读
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
349阅读
由于在参与的实际项目中发现当
mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQ
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2023-09-05 21:09:54
105阅读
首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的：1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、应尽量避免在 where 子句中对字
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2023-07-24 14:18:40
88阅读
SQL SELECT TOP, LIMIT, ROWNUMSQL SELECT TOP 子句SELECT TOP 子句用于规定要返回的记录的数目。SELECT TOP 子句对于拥有数千条记录的大型表来说，是非常有用的。注意:并非所有的数据库系统都支持 SELECT TOP 语句。 MySQL 支持 LIMIT 语句来选取指定的条数数据， Oracle 可以使用 ROWNUM 来选取。SQ
postgre导入csv命令 \copy pm_faultcontent from '/mnt/postgresdata/inst/data/pm_faultcontent.csv' with csv 应取文件绝对地址，在配置的postgre_data的环境变量时，相对地址或者直接写文件名的方式可行 ...
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2021-10-26 10:55:00
123阅读
2评论
针对MySQL提高百万条数据的查询速度优化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
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2023-08-25 07:10:51
381阅读
一、我们可以且应该优化什么？ 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应用编程接口(API) 应用程序 -------------------------------------------------------------------------------- 二、优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(>2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出
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2023-06-25 13:35:50
119阅读
# MySQL 100万数据插入优化指南
在现代应用程序中，对数据库的性能优化是一个非常重要的问题。特别是在你需要插入大量数据（例如100万条记录）时，效率将显著影响到系统的性能。本文将引导你完成MySQL 100万数据插入的优化过程，包括流程、代码示例、以及各步骤的详细说明。
## 整体流程
首先，我们将整个插入过程分成几个步骤，方便你理解每一步所需的操作。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-24 08:45:07
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作者：VipAugusMySQL对我说“Too young, too naive!"大概过程在测试环境Docker容器中，在跨进程调用服务的时候，A应用通过Dubbo调用B应用的RPC接口，发现B应用接口超时错误，接着通过debug和日志，发现具体耗时的地方在于一句简单SQL执行，但是耗时超过1000ms。通过查看数据库的进程列表，发现是有死锁锁表了，很多进程状态status处于'sen
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2024-08-05 20:38:48
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# 如何快速查询100万数据的mongodb数据库
## 引言
在实际的开发中，我们经常会遇到需要查询大量数据的情况，尤其是当数据量达到100万条以上时，查询速度就会成为一个很重要的问题。本文将介绍如何通过优化索引和查询语句来提高在mongodb数据库中查询100万条数据的速度。
## 数据模型设计
在介绍查询优化方法之前，我们首先需要设计一个适合存储数据的数据模型。假设我们有一个存储用户
原创
2024-02-29 04:39:33
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