# MySQL海量数据表的管理及优化
随着信息技术的快速发展,企业及个人在日常操作中不可避免地产生海量数据。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统,能够处理极其庞大的数据表,但如何有效管理和优化这些数据表却是一个值得关注的问题。
## 一、MySQL的基本概念
MySQL使用表(Table)来存储数据,表由多个列和行组成。每一列代表一个特定类型的数据(如整数、字符串等),而每一行则
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)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法:
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2023-06-19 14:54:19
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在大数据处理的诸多环节当中,存储是尤其关键的一环,只有实现了稳固的数据存储,才能为后续的大数据分析、数据可视化等环节提供稳定的地支持,可见大数据存储的重要性。今天我们就来详细聊聊大数据存储技术。进入大数据的学习,我们对于分布式理论都不陌生,正是分布式架构的出现,才使得基于廉价的PC硬件来实施大规模数据处理成为可能。而分布式架构当中,分布式存储和分布式计算,可以说是核心的环节。
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2023-11-14 09:56:35
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第1章 引言随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用。每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高站点性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库。能够减少单台机器的负载,同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失。通
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2023-09-13 21:48:14
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一、概念和大多数的数据库不同,MySQL中有一个存储引擎的概念,针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。存储引擎就是存储数据,建立索引,更新查询数据等技术的实现方式。存储引擎就是基于表的,而不是基于库的,所以存储引擎也可被称为表类型。对于存储引擎的概念百度百科是这样介绍的:MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并
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2023-11-19 11:39:21
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移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数据,比如:用户表订单表交易流水表我们以支付宝为例,支付宝用户是8亿;微信用户更是10亿。而订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上,MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差。业界公认MySQL单表容量在1千万以下是最佳状态,因为这时它的BTRE
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2023-10-16 17:20:33
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一、tushare的简单使用金融数据常识:trade:现价settlement:昨日收盘价open:开盘价close:收盘价high:最高价low:最低价per:市盈率pb:市净率mktcap:总市值nmc:流通市值volume:成交量amount:成交金额price_change:价格变动p_change:涨跌幅changepercent:涨跌幅ma5:5日均价ma10:10日均价ma20:20
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2024-08-26 09:13:58
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海量数据 MySQL 的问题在现代信息技术中越来越常见,尤其是在面临快速增长的数据存储和处理需求时。它带来了各类挑战,包括性能下降、查询延迟和系统负载增大,这些都可能对业务运行产生显著影响。为了应对这些挑战,我将分享一个系统化的解决方案,包括从背景定位到最佳实践的详细步骤。
## 背景定位
当企业数据量达到数千万甚至上亿条时,MySQL 的性能可能会受到影响,导致页面加载时间增加或数据库响应变
MySQL海量数据优化(理论+实战) 让面试官哑口无言前言一、准备表数据二、优化方式1.分页查询优化2.普通索引优化3.复合索引优化4.SQL查询优化5.事务优化6.数据库性能优化7.系统内核参数优化8.表字段优化9.分布式场景下常用优化手段总结作者寄语 提示:下方有源代码地址,请自行拿取前言朋友们,又见面了,上篇文章咱们讲到MySQL分库分表的方法,这篇文章咱们就针对上一篇文章模拟在MySQL
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2023-11-24 09:28:17
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许多程序员认为查询优化是DBMS(数据库教程管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不大,这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合,查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对
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2023-10-19 15:24:42
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数据库迁移 本主前一段时间写毕业设计主要使用MySQL,紧锣密鼓的开发了将近一个多月,项目数据层、接口层、数据采集层已经开发完成,算法还在不断的优化提速,由于请了几位大佬帮我做Code Review,所以不得已购买了一个阿里云的RDS服务,将本地的所有数据迁移到RDS上。本篇文章仅仅介绍数据库MySQL本地迁移到云端。HIVE的数据同步到MySQL后续会介绍。使用的是
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2023-09-21 23:07:15
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分区和分表1. 为什么要分区和分表?当我们遇到海量数据存储在数据库中的某张表,此时单个表承受的压力是巨大的。 这不但会导致查询变慢,而且由于表的锁机制导致更新修改删除等操作也会受到严重影响(即使是行级锁也会有影响),因此便出现了数据库性能瓶颈。2. 分表分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,每个表都对应三个文件: MYD 数据文件,.MYI 索引文件,.frm 表结构文
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2023-06-22 22:23:50
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百度知道 -mysql删除海量数据MySQL 数据库删除大批量数据的优化看到这儿的话,最后看下这篇文章,对于操作海量数据的sql深入分析 - 深度分析DROP,TRUNCATE与DELETE的区别【我的数据库之路系列】dzh项目海量数据删除实战,看了上面文章,考虑truncate只能删...
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2014-11-09 09:22:00
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# MySQL海量数据迁移指南
在现代数据驱动的企业环境中,数据的迁移与管理变得尤为重要。对于某些企业而言,往往需要面对海量数据的迁移。在这篇文章中,我们将探讨MySQL海量数据迁移的基本概念、流程,以及相关的代码示例。
## 1. 数据迁移的概念
数据迁移一般指将数据从一个位置转移到另一个位置的过程。对于MySQL数据库来说,迁移可以是跨服务器的、跨数据库的,甚至是跨平台的。合理的迁移方式
原创
2024-08-13 10:09:18
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## Mysql 海量数据还原流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 初始化
A[准备还原数据] --> B[创建数据库]
B --> C[创建数据表]
C --> D[导入数据文件]
end
subgraph 恢复数据
D --> E[备份数据]
E --> F[删除数据]
原创
2024-01-10 12:32:06
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# MySQL 迁移海量数据指南
## 1. 流程概述
本文将介绍如何使用 MySQL 迁移工具来实现海量数据的迁移。迁移海量数据可能涉及到多个步骤,下面是一个简单的流程图:
```mermaid
pie
"准备数据" : 20
"配置源数据库" : 20
"配置目标数据库" : 20
"执行数据迁移" : 40
```
## 2. 准备数据
在开始迁移之前,需要准备好要
原创
2023-11-11 05:26:50
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表操作 表相当于一个文件,其形式与现实中的表格相同。表中的每条记录都有相应的字段,字段就类似于表格的表头。表操作详细: #对表进行操作(文件)#首先要切换到指定库(即文件夹)下:use db1;#1、增:create table t1(id int,name char(10));#新建一个表,表中的字段必须表上数据类型,char表示字符串create table t1(id int,nam
原创
2022-03-23 15:55:20
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2 数据表的基本操作mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。为每一个应用创建一个数据库,为每一个JavaBean创建一个数据表。 *对数据表进行操作的前提:表是在数据库下的,所以要先确实使用哪个数据库。 格式:USE 数据库名; 例:针对数据库test进行数据表的基本操作USE test; 2.1 创建数据表 格式:CREATE TABLE 数据表名(
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2023-08-08 15:06:13
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一、操作数据库 增: create database db1; 删: drop db1; 改: 数据库没有修改,只能删除。 查: show databases;二、操作数据表 增(简单):create table t3(id int,name char(10)); 删: &nbs
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2024-05-17 23:16:51
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文章目录一、海量数据的查重问题二、无限制哈希表查重(重复出现的数字、重复出现的次数、第几个重复)三、内存限制哈希表
原创
2022-08-17 17:20:55
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