导语：最近遇到一个千万级的数据库查询的问题，当mysql数据库的一个数据表记录条数达到千万级的时候，查询内容会导致异常缓慢，那么这时候，我们该怎么办？千万级的数据查询优化当数据表达到千万级的时候，我们必须对数据表进行优化，来达到提高查询速度的目的。对于一个普通的小站长，其实我们能用的手段没有几样，现在说说可以实现的普遍的优化方式。对数据表中的主要查询字段建立索引，以避免全表扫描。对数据表进行分区管
SQL数据检索基础SQL基础1 SQL常用的语句分类： DML（数据操作语言）：检索修改数据 select、insert、update、delete DDL（数据定义语言）：创建修改数据库 create table、alter table、drop table、create index、drop index DCL（数据控制语言）：针对账户权限 alter password、grant
# MySQL写入上亿条记录
在实际的数据处理过程中，我们可能会遇到需要往数据库中写入大量数据的情况，比如需要一次性往MySQL数据库写入上亿条记录。这时候，我们就需要考虑如何高效地进行数据写入，以提高写入速度和效率。
## 批量插入数据
在MySQL中，一次性插入大量数据时，使用批量插入的方式可以显著提高性能。通过将数据分批次插入，而不是逐条插入，可以减少数据库连接开销和提高写入效率。
1，jedisredis官方推荐使用jedis操作redis导入依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
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2023-06-28 16:54:39
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本文写在进行spark学习的过程中，学习过程主要参考 1、导包from pyspark import SparkContext2、提交脚本spark-submit pythonapp.py3、导入数据user_data = sc.textFile('/路径/ml-100k/u.user')4、查看某数据集的某一条数据movie_data.first()tip1:把map()理解为要对每一行做这个事
Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排引擎，可以帮助我们管理大规模的容器化应用程序。当我们需要管理上亿容器时，K8S能够很好地满足我们的需求。接下来，我将分享一些关于如何在Kubernetes中管理上亿容器的经验。
首先，我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | --------
处理上亿级数据的查询效率是一个系统级的挑战，涉及多个层面的技术决策和实践。注意以上示例仅为概念展示，实际应用时请根据具体情况调整。同时，在处理海量数据时，务必关注系统的整体架构设计和资源优化。
我们经常在数据库中使用 LIKE 操作符来完成对数据的模糊搜索，LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。如果需要查找客户表中所有姓氏是“张”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有手机尾号是“1234”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT如果需要查找客户表中所有名字中包含“秀”的数据，可以使用下面的 SQL 语句：SELECT以
1、查询根据业务需求处理 举个例子：一张统计表，按小时/每个人统计，当经历过4年之后，它的数据量已经几千万了，老板明显感觉到现在首页内容刷新不出来了，需要改造，但业务场景是用户只关心几天的数据统计，需要看到月报/季度/半年/年报，我们就可以新建一张表，只存储用户一个月的数据，之后提供一个下载功能，如果要看以前的数据，可以提供下载任务，下载完成之后，用户可以点击下载按钮下载，月报/季度/半年/年报可
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2023-07-27 22:05:28
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1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。 Mysql数据库设计: 1.读写分离； 2.纵向横向拆分库、表。 MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replication，就是确定master以及与之同步的slave服务器，再加上slave将master中写入
## MySQL删除上亿数据
在MySQL数据库中，删除一亿条数据可能是一项非常耗时且复杂的任务。本文将向您展示如何以最高效的方式删除这么多数据，并提供相应的代码示例。
### 1. 删除整个表
如果您要删除整个表，可以使用以下代码：
```mysql
DROP TABLE IF EXISTS your_table;
```
这将删除名为"your_table"的整个表，包括其中的所有数
原创
2023-09-03 03:32:01
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## 如何在MySQL上亿数据中使用IN查询
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在MySQL上亿数据中使用IN查询。首先，我们需要明确整个流程，并对每一步进行详细说明。
### 流程
以下是完成这个任务的步骤：
```mermaid
gantt
title MySQL上亿数据IN查询流程
section 确定数据表
确定数据表结构 : 2022-01-01,
## 如何实现“mysql查询上亿数据”
### 一、整体流程
下面是查询上亿数据的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建合适的数据库表 |
| 2 | 导入上亿数据到数据库表 |
| 3 | 优化数据库表结构 |
| 4 | 分区分表 |
| 5 | 使用索引 |
| 6 | 优化查询语句 |
| 7 | 使用集群或分布式数据库 |
### 二、
原创
2023-09-19 12:23:44
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一，概述一般而言，我们对关系型数据库系统，进行表结构设计时，会按数据的种类，进行分类，一般有如下种类:1)主数据，其数据量基本稳定，不随时间而线性增长。比如，分公司，产品，经销商。 这种数据库表，我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 意思是 table of master data。 2)系统级数据，其数据量基本稳定，不随时间而线性增长。比如，用户权限控制，配置参数。 这种数据库表，我们一般以 t
# MySQL count 函数 上亿
在进行大数据处理时，MySQL count 函数是一个非常有用的工具，它可以帮助我们快速统计数据表中的记录数量。当数据量达到上亿级别时，如何高效地使用 count 函数成为了一个挑战。本文将介绍如何在 MySQL 中使用 count 函数进行上亿级别数据的统计，并提供相应的代码示例。
## count 函数介绍
在 MySQL 中，count 函数用于
前言前段时间，以前的同事问我，Mysql能不能导入3亿的数据。我脑子当时翁的一下，不太确定的说应该可以导入的吧！只是导入进去以后，可能会出现查询过慢的情况。于是马上百度了一下，发现有人干过这种事情，在Mysql上面导入亿级的数据（文章链接）。根据这篇文章的介绍，知道了原有的几个坑。第一个注意事项：索引第一个注意事项就是索引。建表的时候除了主键不要给别的字段建立索引。因为索引也需要创建，当我们数据量
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2023-08-30 23:58:21
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目录一、索引优化二、sql优化1三、sql优化2 一、索引优化搞懂MySQL索引优化EXPLAINMySQL索引背后的数据结构及算法原理神奇的 SQL 之别样的写法 → 行行比较那些年我们一起优化的SQL慢sql治理经典案例分享5大步骤+10个案例，SQL优化基于业务场景的MySQL千万级大表优化二、sql优化1MySQL 大表优化方案聊聊数据库优化优化 MySQL： 3 个简单的小调整MySQ
最近突然想到这么一个问题：假如有<10亿的数据，每个数据不重复，同时是无序，不连续的，如何使用最小的空间来存储来这么多数据，同时又能快速的确认哪个数据有没有。直接存储10亿个数据一个int的类型，可以最大可以表示：2147483647，这个数大于10亿，所以可以使用一个int（4个字节）来表示一个数。在这种情况下，需要的空间是4*10^9，大约需要4G的空间。如果想去查找一个数据在或不在，此
背景分析测试实施索引优化后delete大表优化为小批量删除总结前段时间刚入职一家公司，就遇上这事！背景XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过1s的sql会被记录），XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务基于 Spring
大数据场景下，联表远比微小型关系型数据库中使用的频繁。网上有句话：
传统数据库单机模式做Join的场景毕竟有限，也建议尽量减少使用Join。然而大数据领域就完全不同，Join是标配，OLAP业务根本无法离开表与表之间的关联，对Join的支持成熟度一定程度上决定了系统的性能，夸张点说，'得Join者得天下'。
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2023-06-19 09:26:20
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