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
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2024-03-15 18:41:47
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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
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2023-11-13 23:20:45
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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自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条
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2023-10-15 20:42:33
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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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# MySQL千万级单表写入指南
在现代应用中，性能的需求使得很多系统需要处理高并发的写入操作。对于初学者来说，如何实现MySQL千万级单表写入可能看起来非常复杂。本文将引导你完成这一过程，分步骤进行讲解，并提供所需的代码示例。
## 流程概述
在进行千万级单表写入之前，了解整个流程是很有必要的。下面是实现流程的简要概述：
| 步骤 | 描述
在我们进行 MySQL 单表千万级性能优化的过程中，首先需要了解如何有效地管理大量数据，并通过一系列合理的步骤进行性能提升。下面是详细的过程记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南与扩展应用等方面。
## 环境准备
### 前置依赖安装
确保安装以下依赖：
- **MySQL Server**：版本需支持InnoDB存储引擎。
- **JDK**：如果需要通过Java进行程
迟到的整理笔记，记录小编自己所知所学。互联网是有记忆的 ANSI，美国国家标准化组织MySQL是关系型数据库 SQL历史：1970IBM首先提出1980改名SQL1986ANSI制定了数据库的规则（方便了学习其他数据库）SQL的语句：（SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言（结构化查询语言），用来访问和操作数据库系统，一定要记住，SQL 对大小写不敏感！，一般规定关键字大写。）具体介绍可参考下
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2024-06-11 09:45:44
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场景
一个金融公司有 500w 投资用户，每天充值投资 50w 笔，那么该公司每年将近有 1 亿条充值记录，那么我们改如何处理这个充值订单表的数据呢？难不成都放一张表里面，那万一哪天我让你去统计满足某个需求的记录，1 亿条数据里面检索你会累死 mysql 的！今天我们就来讲述一下如何去处理这种情况。
mysql 分布式之分表思路分表不是随随便便就分表，必须要结合项目的实际情况，比
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2023-08-23 12:53:17
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背景情况用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数
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2024-02-21 12:35:42
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一般刚开始学SQL的时候，会这样写 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候，这样写会慢死 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒网上很多优化的方法是这样的 SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT
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2023-10-03 20:18:35
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# MySQL单表千万级查询优化指南
在互联网时代，数据量的激增让我们在进行数据库查询时面临着巨大的挑战。本文将介绍如何优化MySQL单表中千万级数据的查询性能，帮助刚入行的小白理解这一过程。本次优化工作包括数据库设计、索引优化、查询语句优化等多个步骤。
## 查询优化流程
以下是优化流程的一个简要总结：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据库设计
# MySQL千万级单表复制：使用mysqldump
在数据管理领域，数据库的备份与恢复是非常重要的任务。MySQL作为广泛使用的关系型数据库管理系统，提供了多种备份方式。其中，`mysqldump`工具是最常用的一种备份手段，它可以将数据库或表的数据导出为SQL格式。然而，面对千万级数据量时，使用`mysqldump`进行备份和复制可能会遇到性能瓶颈。本文将介绍如何有效地使用`mysqldum
# 实现mysql千万级话单分表存储
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“mysql千万级话单分表存储”。首先我们需要了解整个实现过程的流程，然后逐步进行操作。
## 实现流程
以下是实现“mysql千万级话单分表存储”的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建数据表 |
原创
2024-07-06 05:04:47
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# MySQL单表三千万需要拆吗？
在数据库应用中，设计一个高效的表结构是至关重要的。在众多的数据库中，MySQL是一个广泛使用的开源关系数据库管理系统。很多开发者在构建应用时会遇到单表数据量极大的情况，比如一张表中数据量达到三千万条。那么，我们到底是否需要拆分这些数据呢？本文将对这个问题进行探讨，并提供代码示例来帮助理解。
## 数据量的影响
在考虑是否需要拆分单表之前，首先要了解数据量对
一、单表查询1.基本语法（关键字）select 列数据
from 表的“结果集”
where 分组前条件
group by 分组
having 分组后条件
order by 排序
limit 分页2.基础查询多个字段的查询
select 字段名1，字段名2... from 表名；
如果查询所有
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2023-09-30 22:42:27
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# 单表千万级：选用MySQL还是PostgreSQL
## 介绍
在开发中，当我们面临数据量庞大的情况下，选择一个合适的数据库管理系统(DBMS)是非常重要的。对于小白来说，应该如何选择适合的数据库来处理单表千万级的数据呢？本文将介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释来帮助小白进行决策。
## 流程图
下面是整个流程的图表示例，通过这个流程，我们可以有条不紊地选择合适的DBMS来处理单表千
原创
2023-08-27 12:04:31
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## 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
原创
2023-11-10 04:16:47
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本文介绍了线上环境 MySql 更新大表（千万级别大表）结构-删除列操作。一 解需要更新大表1 清楚要操作更新的表情况查看看当前表的数据，如下图：1 数据记录条数2 占用磁盘大小 3 表的列数该表设计具然有122列，非常不合理，第一次看到该表时非常扎心 2 更新大表时注意事项 九百多万条数据都快进入千万级别层次了
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2024-07-31 13:16:12
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这里先说明一下，网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上，这个500w并不是定义死的，而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能，会将表的索引装载到内存中。但是当表的数据到达一定的量的时候，会导致内存无法存储这些索引，无法存储索引，就只能进行磁盘IO，从而导致性能下降。实战调优我这里有张表，数据有1000w，目前只有一个主键索引CREATE TABLE `user
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2023-08-26 08:06:52
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# MySQL千万级表的索引实现指南
在数据库管理中，索引是提高查询性能的关键。尤其是在处理千万级数据量时，如何合理地使用索引显得尤为重要。在本文中，我将逐步指导你如何为MySQL中的千万级表创建索引。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解这个过程，我们将整个实现过程分成几个具体的步骤，并以表格的形式展示：
| 步骤 | 描述
