应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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目录一：存储过程概述1.1 理解：1.2 分类：二：创建存储过程2.1 语法分析：2.2 代码举例：三：调用存储过程3.2 代码举例 3.3 如何调试 四：存储函数4.1 语法分析4.2 调用存储函数 4.3 代码举例4.4 对比存储函数和存储过程 五. 存储过程和函数的查看、修改、删除 5.1 查看5.2 修改5.3 删除一：存储过程概述1.1
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2024-07-09 22:51:54
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最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的
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2024-06-06 06:20:07
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批量更新 mysql更新语句很简单，更新一条数据的某个字段，一般这样写： 复制代码代码如下:
UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field = 'other_value';
如果更新同一字段为同一个值，mysql也很简单，修改下where即可： 复制代码代码如下:
UPDATE mytable
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2023-12-24 17:42:29
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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# 大数据量Redis更新
## 引言
在现代的数据处理中，大数据量是一个常见的挑战。当我们需要更新Redis中存储的大数据量时，如何高效地进行更新是一个关键问题。本文将介绍一些在大数据量Redis更新中常用的技术和策略，并提供相应的代码示例。
## Redis简介
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表等）的存储和操作。Redis的特点是速
原创
2023-11-26 09:22:26
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# MySQL大数据量更新或新增操作
在实际的应用中，经常会遇到需要对大数据量进行更新或新增的情况。在MySQL数据库中，处理大数据量的更新或新增操作需要考虑到性能和效率的问题，以避免影响系统的正常运行。本文将介绍如何处理MySQL大数据量更新或新增的操作，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据库设计
在处理大数据量更新或新增操作之前，首先需要进行数据库的设计。一个基本的表结构如下：
`
原创
2024-04-16 04:21:39
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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
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2024-09-24 14:16:31
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对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
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2024-08-28 16:12:12
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批量更新mysql更新语句很简单，更新一条数据的某个字段，一般这样写：UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field = 'other_value';如果更新同一字段为同一个值，mysql也很简单，修改下where即可：UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field in (
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2024-07-22 22:28:20
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
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2023-09-29 07:00:03
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看过许许多多的MySQL大数据量查询优化方案，集合了所有的精华，在此分享了：
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：
1. select id from t whe
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2024-08-17 19:36:18
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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。
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2023-07-13 06:53:32
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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
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2023-07-13 16:40:08
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mysql大数据量导入mysql大数据量导入数据生成测试数据5000万import java.io.*;
import java.util.Random;
public class GenerateDataTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
File file = new
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2024-06-06 12:32:59
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一、数据库结构的设计表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码)，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型ch
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2023-08-04 15:00:01
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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 xuehi.com 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：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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现如今，大数据技术越来越成熟，这也是很多人关注和学习大数据的原因。而现在很多企业都开始格外重视大数据技术，正是由于大数据技术的持续发展和利用，使得企业处理数据的速度大大提高。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据技术是怎么提高数据的处理速度的。其实大数据提高数据处理速度的原因就是MapReduce。而大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。大家可能
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2024-01-10 18:00:59
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# MySQL关联更新大数据量统计方案
在日常开发中，我们经常会遇到需要对数据库中的大量数据进行统计计算或更新的需求。当数据量较小时，我们可以简单地使用单条SQL语句进行操作。然而，当数据量超过一定规模时，简单的SQL语句可能会导致性能下降甚至数据库崩溃。
本文将介绍如何使用MySQL关联更新大数据量的统计方案，以提高性能和效率。我们将使用一个示例场景来说明问题，并给出相应的代码示例。
##
原创
2023-11-13 11:44:22
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# MySQL线程池批量更新大数据量实现方法
## 一、整体流程
下面是实现MySQL线程池批量更新大数据量的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[连接数据库] --> B[创建线程池]
B --> C[将数据划分为多个批次]
C --> D[创建批量更新任务]
D --> E[将任务添加到线程池]
E --> F[等待任务执
原创
2023-11-30 06:15:07
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