场景：当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题数据的插入,查询时长较长后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大表中的数据并不是所有的都为有效数据 需求只查询时间区间内的评估表数据体量我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看表容量：表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一
原创
2023-02-03 09:13:46
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数据库中的大表，如果操作不当，经常会出现各种性能问题，需要我们在了解原理的前提下，正确设计和使用，技术社群的这篇文章《MySQL大数据表处理策略，原来一直都用错了……》给我们讲解了一些策略，值得学习了解。和数据库大表操作相关的历史文章，《MySQL大表增加唯一索引场景》《如何知晓大表无条件的update操作进度？》《MySQL大表增加唯一索引操作》《MySQL大表增加唯一索引场景》《探寻大表删除字
目录一、window平台安装MongoDB1、MongoDB下载2、安装3、安装成功二、Linux平台安装MongoDB三、启动MongoDB服务1、创建数据库目录2、启动数据库3、将MongoDB服务器作为Windows服务运行4、MongoDB常用启动参数四、MongoDB连接1、连接实例2、参数选项说明一、window平台安装MongoDB1、MongoDB下载一般我们用64位的，下载地址：
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2024-09-14 22:04:27
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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 
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2023-07-11 10:26:03
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我之前用过各种分表分区的方式去处理大数据的问题，但始终会存在一些问题，例如不能解决外键的关联问题。这里我给出我研究后采用结合的视图的方式实现了主从表的关系。首先创建两张user表：CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT NUL
什么是大数据？一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 大数据的特点： 1. 多样（Variety） 2. 大量（Volume） 3. 高速（Velocity） 4. 低价值密度（Value） 5. 真实性（Veracity） 大数据处理的框架、架构、系统有： Hadoop生态、clickhouse、kafka、flink等等一.clickhouse
# 如何在MySQL中为大数据表实现索引
在处理大数据表时，索引是不可或缺的工具。索引能够显著提高数据库查询的性能，但合理的索引设计是实现性能优化的关键。本文将指导你如何在MySQL中为大数据表创建索引。我们将通过简单的步骤、代码示例和可视化图表一起进行讲解，以帮助你彻底理解索引的使用。
## 流程概览
以下是创建索引的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 03:32:51
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```mermaid
journey
title mysql 大数据表备份流程
section 开发者教学
开发者->小白: 教学mysql大数据表备份
小白->开发者: 学习备份流程
```
```mermaid
erDiagram
title mysql 大数据表备份关系图
Customer ||--o{ Order : has
原创
2024-07-03 04:38:23
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目录前言概念出发：什么是ECharts？视觉体验：ECharts是什么样子的？上手操作：ECharts三部曲完美实现！第一步：找到就是赚到 第二步：结构搭建 第三步：我最擅长的复制粘贴JavaScript代码总结前言 为什么这样说：ECharts是大数据时代的前端“必需品”？  
# MySQL 大数据表转移指南
在开发过程中，转移大数据表是一个常见且重要的任务。无论是为了优化数据库性能、实现分布式存储，还是为了进行数据库迁移，了解如何有效完成这一过程是非常必要的。本文将为刚入行的小白开发者提供一份详细的操作指南，包括流程、每一步的具体代码及其注释。
## 整体流程
以下是数据表转移的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-09-11 04:22:57
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测试目标： 客户需求，一套11.2.0.4环境下，4G大表，添加一个字段。 本次测试从，时间消耗，锁申请级别，以及字段是否添加默认值，数据真实存储进行测试； 测试流程： 一.创建测试表SQL> drop table a purge;
Table dropped.
SQL> create table a as se
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2024-03-21 22:16:04
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数据的导出和导入都是针对大数据平台（HDFS,Hive,HBase）来定义的 数据从MySQL到大数据平台----------数据导入 数据从大数据平台到MySQL-----------数据导出一、数据导出（大数据平台---->Mysql）1.导出 HDFS数据到MySQLsqoop export \
--connect jdbc:mysql://qyl01:3306/sqoopdb \
-
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2023-09-04 12:50:18
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开发一款支持标准数据库 SQL 的大数据仓库引擎，希望让那些在 Oracle 上运行良好的 SQL 可以直接运行在Hadoop 上，而不需要重写成 Hive QL。Hive 的主要处理过程，大体上分成三步：1. 将输入的 Hive QL 经过语法解析器转换成 Hive 抽象语法树（Hive AST）。2. 将 Hive AST 经过语义分析器转换成 MapReduce 执行计划。3. 将生成的 M
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2023-06-20 13:56:02
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文章目录概念法则语法对表进行修改SELECT基础聚合查询普通聚合分组查询ORDER BYINSERT INTODELETEUPDATE事务视图子查询标量子查询关联子查询函数算数函数字符串函数日期函数谓词CASE集合运算表的加减法联结内联结窗口函数RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER使用聚合函数作为窗口函数grouping运算符ROLLUPCUBEGROUPING SETS 概念1
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2023-12-19 22:25:44
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前几天想为大数据表添加字段，出现了 2013 - Lost connection to MySQL server during query 查看数据条数 + +| count(id) |+ +| 6367286 |+ + 重启机器只开启mysql后，添加字段成功了 为了避免这种问题，记录一下比较妥帖
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2020-07-29 14:24:00
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本文目录结构大数据领域相关概念一图看懂大数据发展历程 大数据领域相关概念2003年Google发表了大数据相关第一批论文“谷歌文件系统”GFS，开启了大数据技术大幕，之后出现了众多优秀的产品与企业组织，其中最为代表性的Hadoop 生态圈也越来越大。本博文以一张图的形式给大家呈现大数据发展历程。 首先先介绍几个常见知识概率，以便大家方便理解相关领域知识。[倒排索引] 倒排索引是对互联网内容的一种
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2024-09-11 09:47:22
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# 如何实现 MySQL 大数据表分区
## 概述
在处理大量数据时，将 MySQL 表进行分区可以提高查询效率和管理数据的灵活性。本文将介绍如何实现 MySQL 大数据表分区，帮助你更好地理解这一过程。
## 流程及步骤
以下是实现 MySQL 大数据表分区的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个表 |
| 2 | 选择分区类型 |
|
原创
2024-03-20 07:45:39
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# MySQL 大数据表删除慢的原因与优化方法
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到对大数据表进行删除操作时非常慢的情况。这种情况可能会导致数据库性能下降，影响系统的正常运行。本文将介绍MySQL大数据表删除慢的原因，并提供一些优化方法以加快删除操作的执行速度。
## 原因分析
### 1. 索引缺失
在大数据表中执行删除操作时，如果没有足够的索引支持，MySQL将会逐行扫描整个表来找
原创
2024-05-01 07:21:30
193阅读
建表的基本语法[key_desc]参数说明col_name：列名称注意，在一般情况下，不能直接创建以以 __op 或 __row 开头命名的列
原创
2024-03-07 08:33:58
557阅读
# MySQL大数据表加索引的科技小常识
在处理大型数据库时，索引的使用至关重要。索引可以大大提高数据检索的速度，但也会占用额外的存储空间并影响插入、更新和删除操作的性能。因此，了解何时以及如何在MySQL的大数据表上加索引，是每位开发者和数据库管理员必须掌握的技能。
## 什么是索引？
索引是一种数据结构，能够加速数据库中行的查找。可以将索引视为书籍的目录，允许你快速定位特定的信息，而不必
