一、前言二、关于count的优化三、使用explain获取行数1、关于explain2、关于返回值一、前言这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。二、关于count的优化网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系，然后使用count
## MongoDB 单表千万查询慢
### 介绍
随着数据量的不断增长，对于 MongoDB 数据库中的查询操作可能会变得异常缓慢。特别是在单表中存在千万级别的数据时，查询性能的下降会更加明显。本文将探讨 MongoDB 单表千万查询慢的原因，并提供一些优化方法来改善查询性能。
### 问题分析
在 MongoDB 中，查询操作的性能与多个因素有关。以下是一些可能导致单表千万查询慢的主要
我们在做一个项目，一个网站或一个app时，用户量巨增，当使用的mysql数据库中的表数据达到千万级时，可以从以下方面考滤优化： 1、在设计数据库表的时候就要考虑到优化 2、查询sql语句上的优化 3、从数据库设计上进行结大框架的设计：如分区、分表、分库1、在设计数据库表的时候就要考虑到优化 1、尽可能使用not null定义字段，避免null值字段出现，null值会占用额外的索引空间 2
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2023-06-15 17:27:18
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1.mysql的数据查询,大小字段要分开,这个还是有必要的,除非一点就是你查询的都是索引内容而不是表内容,比如只查询id等等2.查询速度和索引有很大关系也就是索引的大小直接影响你的查询效果,但是查询条件一定要建立索引,这点上注意的是索引字段不能太多，太多索引文件就会很大那样搜索只能变慢,3.查询指定的记录最好通过Id进行in查询来获得真实的数据.其实不是最好而是必须，也就是你应该先查询出复合的ID
# 科普：mysql 千万级表秒级分组查询
在实际的数据库应用中，经常会遇到处理大量数据的情况，尤其是当表中数据量达到千万级别时，如何实现秒级分组查询就成为了一个挑战。本文将介绍如何通过优化数据库结构和查询语句来实现mysql千万级表秒级分组查询。
## 数据库结构设计
在处理大量数据时，良好的数据库结构设计是实现高效查询的重要保障。一个合适的数据库结构设计应该能够减少不必要的数据冗余，提高
开启慢查询ProfilingProfiling级别说明 0：关闭，不收集任何数据。
1：收集慢查询数据，默认是100毫秒。
2：收集所有数据 1、通过修改配置文件开启Profiling 修改启动mongo.conf，插入以下代码 #开启慢查询，200毫秒的记录
profile = 1
slowms = 200 2、在启动mongodb服务以后，通过mongoshell来进行临时性打开启，
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2023-09-01 23:29:14
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前言面试官：来说说，一千万的数据，你是怎么查询的？群友：直接分页查询，使用limit分页。面试官：有实操过吗？群友：肯定有呀此刻献上一首《凉凉》。也许有些人没遇过上千万数据量的表，也不清楚查询上千万数据量的时候会发生什么。今天就来带大家实操一下，这次是基于「MySQL 5.7.26」做测试准备数据没有一千万的数据怎么办？创建呗代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚
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,其余抛弃.&n
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：select id from t wh
## 实现MySQL多个千万级表关联查询的步骤
在处理多个千万级表之间的关联查询时，需要采用一些优化技巧和合适的SQL语句来提高查询效率。以下是实现这个目标的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-------|------|
| 步骤1 | 创建并索引好每个表 |
| 步骤2 | 编写关联查询的SQL语句 |
| 步骤3 | 优化查询语句 |
| 步骤4 | 验证查询结果 |
| 步骤5 |
原创
2023-07-20 11:10:32
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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为你解答“mysql 千万级批量更新慢”的问题。在处理这个问题时，我们需要考虑性能优化和分批处理。下面我将为你详细介绍整个流程和代码实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[分析问题]
B --> C[确定分批更新策略]
C --> D[创建分批更新函数]
D --> E[
一 大的优化方向： 数据结构优化，慢查询优化，索引优化，mysql参数设置优化数据结构优化：先读写分离、再垂直拆分、再水平拆分！说3点1. 设计合适的索引,基于主键的查找,上亿数据也是很快的;2. 反范式化设计,以空间换时间,避免join,有些join操作可以在用代码实现,没必要用数据库来实现;3. buffer,尽量让内存大于数据.至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的
1. 索引的本质解析索引： 帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构： 二叉树、红黑树、Hash表、B-Tree注： 查找一次经过一次I/O 二叉树：右边的子节点>父节点，左边的子节点<父节点 红黑树：二叉平衡树，会自旋，二叉树当索引结构并不合适，I/O次数太多 B-Tree：当我们想减少I/O次数，那就得减少树的高度，但是数据量恒定的情况下，高度减少意味着宽度得增
业务中遇到如下场景：每天有400W条左右的数据需要存储，随后使用的时候需要根据一批字段进行检索，且支持分类，其中包含普通字段的检索、模糊匹配、按时间范围检索， 需要支持三个月内的数据检索。1.存储和检索方案mysql单表数据量在过千万之后，读写性能会下降的比较厉害，而该业务场景下，每天产生的时候都有400W条左右，算下来一个月得有1.2亿条数据，三个月就是3.6亿条。说起来，这个量级的数据的检索，
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2023-08-04 21:52:48
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文中使用的Oracle版本为10g。这是之前在工作中遇到的慢查询排查记录，为了防杠先做个声明。“All Roads Lead to Rome”以下方法是本人处理思路以及在排除掉其他外部因素后，只针对数据库层面的排查内容。当然了肯定有更好的排查方式，这里只是提供一个方案而已。1. 若出现插入速度慢或者无法插入数据的情况下，先检查表空间SELECT UPPER(F.TABLESPACE_NAME) "
在日常开发任务中，经常会遇到单张表过1千万，以每天n万条的速度进行递增。sql查询效率下降，前端业务表现为用户操作缓慢，如查sql查询速度超过1秒或者更长，会发生一条sql把整个数据库连接占满，用户看到的就是白页面或报错的页面。mysql数据库存储是系统最后一道护城河，以最谨慎的态度对待。系统就像一个成长的小树，慢慢的长大，每一天的成长都需要不停的修剪、不停的优化。关于大表的优化常见的思路就是分表
前言 前段时间应急群有客服反馈，会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额 进行排序。经过排查发现是Sql执行效率低，并且索引效率低下。遇到这样的情况我们该如何处理呢？今天我们聊一聊Mysql大表查询优化。应急问题 商户反馈会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额 进行排序，一直转圈圈或转完无变化，商户要以此数据来做活动，比较着急，请尽快处理，谢谢。线上数据量merchan
正文公司订单系统每日订单量庞大，有很多表数据超千万。公司SQL优化这块做的很不好，可以说是没有做，所以导致查询很慢。节选某个功能中的一句SQL EXPLAIN查看执行计划，EXPLAIN + SQL 查看SQL执行计划一个索引没用到，受影响行接近2000万，难怪会慢。 原来的SQL打印出来估计有好几张A4纸，我发个整理后的简版。SELECT
COUNT(t.w_or
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2023-06-12 22:51:43
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postgresql查看慢查询
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2017-11-02 18:17:54
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假如目前有个日志总表logs_a，一周大概产生500W左右日志，按天分区，现在想把这个表中数据复制到另一表logs_b还是按天分，两表的结构不同。 我们使用下面这种方式做的拷贝：Insert into logs_b(…,…,…)
Select …,…,… from logs_a
Where log_date >= to_date(‘20120229’, ‘yyyymmdd’);
In
