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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2023-09-04 20:45:48
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备注： 此文章的数据量在100W，如果想要千万级，调大数量即可,但是不要大量使用rand() 或者uuid() 会导致性能下降 背景在进行查询操作的性能测试或者sql优化时，我们经常需要在线下环境构建大量的基础数据供我们测试，模拟线上的真实环境。废话，总不能让我去线上去测试吧，会被DBA砍死的 创建测试数据的方式1. 编写代码，通过代码批量插库（本人使用过，步骤太繁琐，性能不高，不推荐）
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2023-09-01 20:39:55
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如何准备一千万条数据？【存储过程】
影响数据库性能的关键要素
为什么要进行分页查询显示
1、响应时间、扫描的行数、返回的数据行数
2、具体时间：数据库设计不合理、sql慢查询
如何进行数据库优化？
1、数据库设计
2、sql语句优化
3、架构优化
适度违反三大范式【适度】
遵循三大范式后续查询时需要经常使用join，导
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2023-11-02 06:50:39
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场景：当产品中需要对用户进行过滤的时候，需要对用户添加白名单。如果一次需要导入千万级的用户量，普通的SQL插入/更新耗时长久，执行效率低下。为加快数据库的插入效率，需要对程序和数据库设置进行优化。1. 为什么批量插入比逐条插入快数据库的一个插入动作，包含了连接，传输，执行，提交/回滚等的动作。网络传输方面来说，批量插入多条数据，更省空间。连接数量来说，批量插入使用一个连接，在使用数据库连接池情况下
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2023-11-25 20:30:24
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千万级大表如何优化，这是一个很有技术含量的问题，通常我们直觉思维都会 跳转到拆分或者数据分区。在此我想做一些补充和梳理，想和大家做一下这方面的经验总结和交流。以下是分析大纲内容。既然要吃透这个问题，我们势必要回到本源，我把这个问题分为三部分：“千万级”、“大表”、“优化”，也分别对应我们在图中的标识：“数据量”、“对象”、“目标”1. 数据量：千万级千万级只是一个感官数字，就是我们印象中的大数据量
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2023-07-10 16:57:52
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背景 服务器A：有一张表A，单表1500万条数据（未来会更多）表占用的空间大小6G. 服务器B：从服务器A把表A导过来，插入服务器B的表B中（服务器配置 2核8G）过程作为一个有经验的老菜鸟，就不折腾 mysqldump、source命令的导入导出了，服务器有挂掉的风险。1、通过脚本，每次从表A查询1000条数据，通过offset实现分页查询，插入表B select * from table_A
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2023-05-26 10:57:18
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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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查询字段一较长字符串的时候，表设计时要为该字段多加一个字段,如，存储网址的字段 查询的时候，不要直接查询字符串，效率低下，应该查诡该字串的crc32或md5 如何优化Mysql千万级快速分页 Limit 1,111 数据大了确实有些性能上的问题，而通过各种方法给用上where id >= XX,这样用上索引的id号可能速度上快点儿。By:jack My
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2024-06-03 21:07:55
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## 实现 MySQL 数据库 3000 万条数据的流程
在这篇文章中，我们将探讨如何在 MySQL 中生成并插入 3000 万条数据。对于刚入行的小白而言，这可能听起来有些困难，但只要遵循以下步骤，就能轻松实现。本文将通过表格展示步骤，并详细解释每一步需要做什么，附上相应的代码。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述
# 实现“mysql 千万行”教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 制定计划
开发者和小白一起讨论如何实现"mysql 千万行"
section 执行计划
小白按照步骤进行操作
section 完成任务
验证数据是否成功插入
```
## 2. 步
原创
2024-05-01 05:18:37
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# 在 MySQL 中进行高效的更新操作：百万记录的挑战
在现代 web 应用中，数据库的使用变得越来越普遍，而 MySQL 是最流行的关系数据库管理系统之一。在某些情况下，我们可能需要对表中的大量记录进行更新，特别是当数据量达到千万级别时，如何高效地执行这些更新操作就显得尤为重要。本文将带您深入了解在 MySQL 中进行大规模更新时的最佳实践，并提供相关的代码示例。
## 1. 为什么选择
# 千万级MySQL数据库的应用与优化
随着科技的不断发展，数据量的急剧增加使得很多企业面临着存储与处理的挑战。MySQL作为一种广泛使用的开源关系型数据库，已经逐渐适应了千万级数据存储的需求。在本文中，我们将探讨如何有效地使用MySQL处理千万级数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 设计良好的数据库结构
数据库的性能往往取决于结构设计。以下是一些优化建议：
- **规范化设计**：通
# 千万数据处理与MySQL优化
随着信息技术的发展，数据已经成为了企业和组织获取价值的重要财富。在这样的背景下，如何高效地处理海量数据，尤其是千万级别的数据，就成为了一项重要的任务。本篇文章旨在探讨如何使用MySQL来处理千万数据，并给出相应的代码示例与优化建议。
## MySQL基础知识
MySQL是一种常见的开源关系数据库管理系统（RDBMS），以其高效性和可靠性被广泛应用于各个领域。
将写得不错的内容与大家分享，亲们有更好的也可以分享给我，一起学习一起进步。 在绝大多数的应用中，返回大量的符合条件的记录是司空见惯的，最典型的莫过于搜索了。在搜索的应用中，用户给出搜索条件，服务器查出符合条件的记录。但往往搜索会返回大量的数据记录，如果在网页中，往往是通过分页的方式来实现，页面提供诸如上一页，下一页等等按钮来实现分页。 现在主要有以下几中方式来实现
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2023-08-23 18:39:31
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# MySQL在应对千万级数据的能力
随着信息技术的迅猛发展，数据库的使用越来越普遍。在这其中，MySQL因其高效、稳定、开源的特性，成为了众多开发者和公司首选的数据库管理系统。然而，当数据量达到千万级时，MySQL的性能和可扩展性就显得尤为重要。本文将探讨MySQL在面对千万级数据时的表现，并提供一些最佳实践和代码示例。
## MySQL的基本架构
MySQL是一个关系型数据库管理系统（R
本文实例讲述了mysql视图原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：本文内容：什么是视图创建视图查看视图视图的修改视图的删除视图的数据操作首发日期：2018-04-13什么是视图：视图是一种基于查询结果的虚拟表，数据来源的表称为基本表。视图的建立和删除不影响基本表。视图的插入，修改操作会影响基本表。如果视图来自多个基本表，那么不可以修改基本表。视图的用处：1.视图基于查询结果，使得视图可以隐藏
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2023-11-02 21:40:20
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方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。 方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱 方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newsql/nosql数据库。优点：没有数据容量瓶颈，缺点：需
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2023-08-04 12:12:07
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作者：码农当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、SMAL
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2024-07-30 18:18:35
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文章目录一、视图是什么？二、创建视图1.语法2.案例三、视图的修改1.方式一2.方式二四、删除和查看视图1.删除视图2.查看视图五、视图的更新1.对视图进行插入、修改、删除操作2.具备以下特点的视图不允许更新 一、视图是什么？含义：虚拟表，和普通表一样使用。视图是mysql5.1版本出现的新特性，是通过表动态生成的数据 例如：#案例：查询姓张的学生名和专业名 方式一：直接使用select查找SE
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2023-06-27 07:53:16
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一、前提一个Excel的sheet页最多104万行数据需分页处理-数据库分页或内存分页(这里需要注意内存大小问题)二、处理思路2.1、同步处理*单线程处理-前端轮训等待时间过长，不可取
*多线程处理-前端依然轮训等待时间过长，后端还会因为大量线程消耗内存，导致内存不够用，不可取2.2、异步处理*前端点击导出按钮后，提示用户，导出任务已建立，待导出成功后，发消息通知用户下载*引入MQ，自发自收，前端
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2023-11-02 12:14:38
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