目录 环境参数表场景描述问题描述构造测试数据方案演进方案一：普通分页分析：方案二：普通分页+分页锚点分析方案三（最终方案）：中间表分页+分页锚点+自连接分析：环境参数硬件内存1G处理器数量1内核数量4硬盘机械硬盘软件Mysql5.7.19操作系统虚拟机 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 表结构CREATE TABLE `pay_onlin
在使用msyql进行模糊查询的时候，很自然的会用到like语句，通常情况下，在数据量小的时候，不容易看出查询的效率，但在数据量达到百万级，千万级的时候，查询的效率就很容易显现出来。这个时候查询的效率就显得很重要！一般情况下like模糊查询的写法为（field已建立索引）：SELECT`column`FROM`table`WHERE`field`like'%keyword%';上面的语句用expla
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2023-08-01 23:19:41
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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 *FROM CustomerWHERE NameLIKE '张%'
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 *FROM Cu
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2023-06-29 09:37:17
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上文讲到了解决mysql 模糊查询的主要方法，还是使用全文索引，本文讲到其他相关的模糊插叙优化；同样进行耗时对比结论：除了使用索引相关的方法，本文测试了网上其他的一些sql写法对模糊查询进行优化，其他的写法没有什么效果无优化左前缀likeselect * from yd_alarminfo_all_20220825 where alarmTitle like "网卡端口%"
--耗时：0.493普
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2023-08-05 07:34:19
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--like：一般和通配符搭配使用
--通配符 % ：任意多个字符，包含0个字符
案例1：查询员工名中包含字符a的员工信息
select * from employees where like '%a%'; --包含abc
案例2：查询员工名中第三个字符为e,第五个字符为a的员工名和工资
select last_name,salary from employees where last_name
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2023-05-29 19:30:04
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# MySQL 千万级 模糊查询实现指南
## 概述
在实际开发过程中，我们经常会遇到需要对大量数据进行模糊查询的情况，比如在用户管理系统中根据姓名搜索用户。对于千万级别的数据量，我们需要采用一些优化策略来提高查询效率。本文将以MySQL数据库为例，介绍在千万级数据量下如何实现高效的模糊查询。
## 流程概览
下面是实现千万级模糊查询的流程概览，我们将逐步展开每个步骤的具体操作和代码示例。
原创
2023-07-27 10:14:22
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千万级MySQL模糊查询
随着数据量的不断增长，对于数据库的查询效率要求也越来越高。在千万级数据量的情况下，模糊查询是一项常见的需求。本文将介绍如何在MySQL数据库中进行高效的模糊查询，并给出相应的代码示例。
## 1. 模糊查询的基本概念
模糊查询是指在查询条件中使用通配符来匹配符合条件的数据。在MySQL中，常用的通配符有%和_，分别表示任意字符和任意单个字符。例如，查询名字中包含"张"
原创
2023-12-29 07:24:41
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一、模糊查询1.什么是模糊查询 % 和 _，它们分别代表零个或多个字符以及单个字符。模糊查询通常使用 LIKE 关键字，该关键字与通配符结合使用，实现更灵活的数据检索。2.模糊查询的特点 具有灵活性、适用于各种场景且不区分大小写3.模糊查询的常见语法示例//使用连个 % 可以查找所有包含 '赵' 的任意位
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2024-06-22 07:15:31
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很多人第一反应是各种切分；我给的顺序是:
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql
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2023-08-31 13:52:23
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一、前提一个Excel的sheet页最多104万行数据需分页处理-数据库分页或内存分页(这里需要注意内存大小问题)二、处理思路2.1、同步处理*单线程处理-前端轮训等待时间过长，不可取
*多线程处理-前端依然轮训等待时间过长，后端还会因为大量线程消耗内存，导致内存不够用，不可取2.2、异步处理*前端点击导出按钮后，提示用户，导出任务已建立，待导出成功后，发消息通知用户下载*引入MQ，自发自收，前端
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2023-11-02 12:14:38
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后端开发中为了防止⼀次性加载太多数据导致内存、磁盘IO都开销过⼤，经常需要分⻚展示，这个时候就需要⽤到MySQL的LIMIT关键字。但你以为LIMIT分⻚就万事大吉了么，LIMIT在数据量⼤的时候极可能造成深度分页问题。例如，上图，我们在查user表时，mysql会先根据条件去磁盘检索得到符合条件的所有数据，然后在到内存中去做相应的排序和分页，最后得到一页数据返回，如果当我们数据达到千万级别时，仅
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2023-08-08 07:35:22
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Mysql中一千万条数据怎么快速查询
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2023-06-25 12:55:07
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将写得不错的内容与大家分享，亲们有更好的也可以分享给我，一起学习一起进步。 在绝大多数的应用中，返回大量的符合条件的记录是司空见惯的，最典型的莫过于搜索了。在搜索的应用中，用户给出搜索条件，服务器查出符合条件的记录。但往往搜索会返回大量的数据记录，如果在网页中，往往是通过分页的方式来实现，页面提供诸如上一页，下一页等等按钮来实现分页。 现在主要有以下几中方式来实现
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2023-08-23 18:39:31
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# 处理千万数据的查询方案：结合Elasticsearch与MySQL
在大数据时代，如何高效处理和查询千上万的数据是每位开发者必须面对的挑战。本文将介绍一种结合Elasticsearch（ES）和MySQL的查询方案，帮助新手开发者了解整个流程及实施步骤。以下是整件事情的流程概述。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|--
基本概念流式查询 指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。如果没有流式查询，我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高效的分页查询。因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能。流式查询的过程当中，数据库连接是保持打开
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2023-08-24 11:12:57
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一、模糊查询like效率在使用msyql进行模糊查询的时候，很天然的会用到like语句，一般状况下，在数据量小的时候，不容易看出查询的效率，但在数据量达到百万级，千万级的时候，查询的效率就很容易显现出来。这个时候查询的效率就显得很重要。二、更高效的写法1.索引SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%';没加索引情况下是全表搜
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2023-06-16 20:40:23
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常用的 SQL 数据库的数据都是存在磁盘中的，虽然在数据库底层也做了对应的缓存来减少数据库的 IO 压力。
由于数据库的缓存一般是针对查询的内容，而且粒度也比较小，一般只有表中的数据没有发生变动的时候，数据库的缓存才会产生作用。但这并不能减少业务逻辑对数据库的增删改操作的 IO 压力，因此缓存技术应运而生，该技术实现了对热点数据的高速缓存，可以大大缓解后端数据库的压力。主流应用架构
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2023-05-25 15:56:48
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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千万数据的MySQL查询优化 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上设置默认值0，确保表中num列
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2023-07-12 10:42:18
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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