一、问题背景在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下：在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的，很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个app_account都会有1000个是
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2023-07-28 22:06:18
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不止where的要命中索引 去重的指定字段也有加索引才能最优,图都懒得上了自己用explain分
原创
2022-08-18 11:43:09
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## 如何实现"mysql导入千万级别数据慢"的问题解决方法
### 流程
首先，让我们来看一下整个导入过程的流程。我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备好要导入的数据文件 |
| 2 | 创建数据库表 |
| 3 | 使用LOAD DATA INFILE命令导入数据 |
| 4 | 监控导入进度 |
### 具体步骤及代码示例
接
# MySQL千万级别数据怎么统计
在处理大规模数据时，MySQL数据库的性能可能会受到严重影响。为了有效统计千万级别的数据，我们需要采取一些策略来优化查询性能。以下是一份项目方案，包括流程图、代码示例和甘特图。
## 项目方案
### 1. 数据库设计优化
在设计数据库时，应考虑以下几点：
- **索引**：为经常查询的列添加索引，以提高查询速度。
- **分区**：对大表进行分区，可
存储过程+函数 创建千万的测试数据用MYSQL的存储过程创建千万级测试数据表 1创建表CREATE TABLE `think_user` (
`uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`u_name` varchar(20) NOT NULL,
`u_pwd` varchar(64) NOT NULL,
`user_group` int(11)
千万级数据处理前言 近日一次版本上线时，涉及到千万级数据处理，因一时疏漏造成Oracle数据库回滚段爆掉，造成版本重复发布。 系统日常运行中，产生部分历史数据，这些数据不能删除。日积月累情况下，出现超级大的数据量。需要将客户信息历史表中客户性别为女性，出生日期在90年以前的客户存放至另一张表。目前客户信息历
# Redis读取千万级别数据
## 介绍
Redis是一种高性能的内存数据库，它支持持久化，可用作数据库、缓存和消息中间件。本文将介绍如何在Redis中读取千万级别的数据，并给出相应的代码示例。
## 连接Redis
要读取Redis中的数据，首先需要建立与Redis服务器的连接。可以使用Redis的Python客户端包`redis-py`来进行连接。在代码中，首先导入`redis`模块，然
一、文章说明本篇博客主要是大数据量级别的数据清洗思路，因为使用的技术和数据库等存在差异，并没有提供具体的示例，但是各个场景思路基本一致完成清洗的方式很多，业务数据体量不同，本文可以作为其中千万级别业务数据清洗的一种思路，一般来说一个小时可以清洗几百万+的数据，具体速度数据库和配置的同步会有比较大的差异二、文章正文2.1 清洗背景一些时候，因为业务上的需求变化或者某些不可变因素需要将数据库的数据进行
【实验背景】 项目中需要对数据库中一张表进行重新设计，主要是之前未分区，考虑到数据量大了以后要设计成分区表，同时要对数据库中其他表做好备份恢复的工作。 【实验环境】 Mysql版本：mysql-5.6.19 操作系统：Ubuntu 12.04 内存：32G CPU：24核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz 数据：单表1.6亿条记录，大小为
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2023-08-23 20:15:34
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使用存储过程模拟千万级别的数据量。两个案列一 案列一创建test数据库 和 数据表CREATE
原创
2023-05-05 17:28:26
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作为传统的关系型数据库，MySQL因其体积小、速度快、总体拥有成本低受到中小企业的热捧，但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心，这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度。一、基本业务需求该系统包括硬件系统和软件系统，由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库，我们开发的软件系统负责对数据进
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2023-09-19 16:47:16
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背景每个动作都会生产一条动态数据，如今已经生成了一千多万条数据，而且正以每天好几万的速度迅速增长，频繁的读写导致 RDS 数据库实例压力非常大，该库还有核心业务的数据，为了避免对核心数据的影响，决定将其分出来。结合其业务特点，决定使用 MongDB，那么第一个问题就是如何同步这些数据了。方案一 CDC不能停止服务，还不能影响业务，所以选择通过 SQL Server 的 CDC 功能进行同步，先不用
文章目录1 概述2 需求分析3 项目基础搭建【业务系统之基础能力】4 用户服务、运营后台、商户服务的搭建用户模型前后端运营后台商户入驻： 商户创建、商户查询、商户禁用5 基础服务： 品类和门店品类服务门店服务6 点评门店搜索推荐V1.07 点评门店搜索的数据介入分词器点评搜索索引创建7 点评门店搜索的应用层接入搜索的模型8 搜索相关性的改造定制化中文词库重塑相关性9 准实时性的改进11 推荐系统
## 从千万级别数据中查询 MySQL 的效率
在现代的数据处理领域，大数据已经成为了一个非常热门的话题。随着数据规模的不断增长，如何高效地查询和处理大规模数据成为了一个重要的问题。MySQL 作为最流行的关系型数据库之一，也面临着处理大规模数据的挑战。在本文中，我们将探讨如何从千万级别的数据中高效地查询 MySQL 数据库。
### 数据库索引的重要性
在了解高效查询之前，我们需要先了解数
原创
2023-08-26 13:44:04
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# Java千万级别数据的导出方法实现
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要将大量数据导出的需求，而当数据量达到千万级别时，传统的导出方法可能会面临内存溢出、导出速度慢等问题。本文将介绍如何使用Java实现千万级别数据的高效导出方法。
## 流程概述
下面是实现千万级别数据导出的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建导
原创
2023-08-18 10:44:20
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# 项目方案：execl千万级别数据如何导入java
## 1. 项目背景
在实际的工作中，我们经常会遇到需要将大量数据从Excel表格中导入到Java应用程序中的情况。而当数据量达到千万级别时，如何高效地导入数据成为一个挑战。本文将介绍一种方案来解决这个问题。
## 2. 方案概述
我们将使用Apache POI库来处理Excel文件，并结合多线程技术来提高数据导入的效率。具体来说，我们将使
--不是说的In，Not IN分页方式，也不是通常的双OrderBy方式，这是使用于千万级别数据分页的SQL语句：--orderid 1:1028 10:10257 20:10267 30:10277--查询第20-30条select top 10 * from Orders where OrderID> (select max(OrderID) from (select top 20 OrderID from Orders order by OrderID ASC ) t0)order by OrderID ASC
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2012-08-08 17:21:00
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1）数据库设计方面： a.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。 b. 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 isnull 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值
多线程同时对资源进行访问时，同步机制使得同一时间内只能有一个线程对资源进行操作。同步机制可以用Synchronized实现。当Synchronized修饰一个方法的时候，该方法称为同步方法。当Synchronized方法执行完成或者异常时会释放锁。会有同学对synchronized修饰方法，静态方法，对象时具体对哪些东西加锁不是很明白，这里会进行详细的讲解。synchronized修饰方法时，会对
