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1、尽量使用TINYINT、SMALLIN
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2023-11-09 00:37:04
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Mysql数据库高级操作(高级单表增删改查）高级数据操作 新增操作: 主键冲突(更新和替换), 蠕虫复制 更新操作: 限制更新数量: limit 删除操作: 限制删除数量: limit, 清空表(truncate) 查询操作: select选项, 字段别名, 数据源(单表,多表和子查询[别名]),where子句(条件判断:从磁盘),groupby子句(分组统计,统计函数,分组排序, 多字段分组,
一：介绍
mysql数据操作：DML
在mysql管理软件中，可以通过sql语句中的DML语言来实现数据的操作，包括
1、使用INSERT实现数据的插入
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2023-07-13 06:17:24
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一、数据操作 1，复制表结构和数据 复制已有的表结构 在开发时，若需要创建一个与已有数据表相同结构的数据表时，具体SQL语句如下： 已创建表sh_goods（博客中含有已创建过该表的语句）,复制一份与之相同结构的表mydb.my_goods create table mydb.my_goods like sh_goods; 查看表结构 show create table mydb.my_goods
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2023-12-15 16:45:10
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正休息的时候一个电话将我的睡意完全打散，“开发童鞋写update SQL的时候忘了加where条件了”，相信每一个DBA同学听到这个消息的时候都有骂街的冲动吧。万幸只是单表写花了，而不是哪位大神在DB里面drop table玩。虽然已经很久没进行单表恢复了，但是还好步骤都印在脑海中，没有出问题的就恢复完了。 言归正传，记录一下单表恢复的步骤和关键点，提醒自己也提醒大家。 第一步：
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2023-08-01 19:47:43
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1. 插入完整数据（顺序插入）
语法一：
INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n);
语法二：
INSERT INTO 表名 VALUES (值1,值2,值3…值n);
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2023-07-13 07:04:58
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1、“增”——添加数据第一种INSERT INTO student(id,name,grade)
VALUES(1,'zhangshan',98);第二种INSERT INTO student
SET id=4，name='zhaoliu',grade=72; 同时添加多条数据INSERT INTO student VALUES
(5，‘lilei’,99
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2023-10-09 12:20:31
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1、宽表还是窄表？怎么做选择？一张表多大合适？ 宽表字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计。适合做数据仓库、大数据等 窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则；就性能角度来讲，一般窄表优于宽表，而且窄表逻辑更加清晰。所以一般推荐用面向业务一般用窄表来实现。那么究竟一张表多少字段合适呢？
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2023-09-12 19:27:08
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本次对mysql做了单表亿级数据量的压测。 表的关系简单，只有两个int字段，user_id和company_id，且都增加了索引。 通过python脚本，随机向同一个表随机插入100W、500W、1000W-1E数据，并且记录了每次插入数据所耗时间。 先来看下写入数据的情况吧： python脚本空转： 空转100W：0.14s 空转1000W：1.74s 单次插入1000W条数据：295.11
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2024-02-26 12:44:19
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今天我将详细的为大家介绍 MySQL 中单表操作的相关知识，希望大家能够从中收获多多！数据操作复制表结构和数据1）复制已有的表结构在开发时，需要创建一个与已有数据表相同的表结构的数据表时，可以通过下述语法来完成表结构的复制。基本语法格式：#复制已有的表结构法1：
CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] 表名 LIKE 旧表名;
#复制已有的表结构法2：
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2024-01-18 23:45:00
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一 序 根据业务规划，需要对于交易系统进行数据库优化，合规性要求是先进行数据库迁移，再做水平分库拆分。一些表数据供参考： rows
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2023-08-08 09:06:04
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索引能做什么？索引主要做3件事：过滤(filter)，排序或分组(sort/group)，覆盖(cover)。前两个没什么好说的，但并不是每个人都知道什么叫“覆盖索引”。事实上这是个很简单的东西。一个基本查询的工作流如下：1. 使用索引以查找匹配的记录，并得到数据的指针。2. 使用相关数据的指针。3. 返回查询到的记录。当可以使用覆盖索引时，索引将会覆盖查询中的所有字段，因此第二步将会被跳过，于是
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2023-08-11 18:47:03
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MySQL单表大小的限制在目前的技术环境中，由所在主机的OS上面的文件系统来界定而不是由MySQL数据库本身来决定了。在老版本的MySQL 3.22中，MySQL单表大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，My
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2023-07-05 10:38:54
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在互联网技术圈中有一个说法：「MySQL 单表数据量大于 2000 W行，性能会明显下降」。网传这个说法最早由百度传出，真假不得而知。但是却成为了行业内一个默认的标准。单表超过2000W行数据一定会导致性能下降吗？我认为是不一定的，虽然说建议单表不超过2000W，但是我不接受它的建议可不可以？那必然也是可以的。一、单表最大到底能存多少数据先来看看下面这张图，了解一下mysql各个类型的大小我们知道
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2023-06-20 20:05:56
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本文主要测试mysql插入数据效率，测试机器硬件为：inter i3 (2.13GHz，4核) + 4G内存(2.99G可用) +32位操作系统一：表结构CREATE TABLE`record` (
`id`int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
`openid`varchar(63) NOT NULL,
`tag_id`int(11) DEFAULT NULL,PRIMA
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2023-11-24 05:49:28
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单表查询 #1 简介 在当前工作环境下，程序员在开发项目时一般需要保存数据到某种数据库中，而常用的数据库有Oracle，Mysql，SQL Server，DB2，MongoDB等数据库。MySQL数据库管理系统是由瑞典的MySQL AB公司开发的，但是几经辗转最后成为Oracle的产品。由于MySQL的开源、跨平台的特性，使得MySQL的使用非常普遍。本文档主要介绍的是在Mysql数据库中对单表进
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2023-09-28 08:10:39
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数据操作复制表结构和数据复制已有表结构CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] 表名
{LIKE 旧表名 | (LIKE 旧表名) }复制已有表数据INSERT [INTO] 数据表1 [(字段列表)] SELETC [(字段列表)] FROM 数据表名2；注意：若数据表中含有主键，而主键具有唯一性，所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题拓展临时表的创建
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2024-03-04 16:33:18
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对于数十亿数量级的表，我们一般必须做分库分表，基本上分库分表之后，单表的评论系统在百万级别。每一个商品的所有评论都是放在一个库的一张表的，这样可以确保你作为用户在分页查询一个商品的评论时，一般都是直接从一个库的一张表里执行分页查询语句就可以了。实际中，在电商网站里，有一些热门的商品，可能销量多达上百万，商品的频率可能多达几十万条。然后，有一些用户，可能就喜欢看商品评论，他就喜欢不停的对某个热门商品
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2023-11-01 18:13:43
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一、单表查询语法1 select distinct 字段1，字段2，... from 库名.表名
2 where 条件
3 group by 字段
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2023-09-05 18:02:12
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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TINYINT、SMALLINT、
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2024-08-17 19:01:41
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