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2021-06-10 20:48:30
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2021-06-10 20:48:29
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可以优化的地方 （*）sql语句优化 （*）数据库优化（表结构，索引，视图，存储过程等等） （*）垂直分表，水平分表 （*）业务逻辑优化 （*）缓存使用 （*）分布式数据库 （*）网络优化 （*）硬件优化，如磁盘，cpu，内存等。 选择合适的索引列 （*）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列。 （*）where条件中<，<=，=，>，
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2021-03-06 13:47:06
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在处理MySQL数据库时，删除一个包含千万条数据的大表常常令开发者和DBA们感到棘手。这不仅影响到系统性能和数据库的稳定性，而且还会对业务运营造成极大的干扰。本篇博文将详细探讨如何有效地删除MySQL中的大表，解决过程中可能出现的问题，提升数据库管理的效率。
> **用户反馈**
> “我们的系统最近频繁出现性能下降，尤其是当删除大量数据时，整个业务流程都受到了影响。”
### 业务影响模
# MySQL 大表的 INSERT SELECT 使用教程
在数据库开发中，我们经常需要从一个表中选取数据并插入到另一个表中，尤其是当处理大表时。MySQL 提供了强大的 `INSERT ... SELECT` 语句，可以帮助我们完成这个任务。在这篇文章中，我将一步一步教你如何实现 MySQL 大表的 `INSERT SELECT`，并辅助以完整的代码示例。
## 整体流程概述
在执行 `
原创
2024-09-10 04:01:57
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目录一、建表二、单表索引分析三、单表索引优化四、总结一、建表建立表article CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article`(
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`author_id` INT (10) UNSIGNED NOT NULL,
`category_id` INT(10)
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2024-07-23 11:40:38
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数据表的设计原则(1)不应针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。 (2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计
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2023-07-26 14:22:21
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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，通常我们的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
原创
2023-03-23 00:13:56
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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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2021-02-10 20:29:13
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千万级大表，这是一个很有技术含量的问题。一般碰到这种问题，我们下意识的会想对表进行拆分或者分区，但是其实，要从多个维度去考虑这个事情。问题分解我们首先找到关键字：千万级
大表
优化那么也就对应了相应的知识点：数据量
操作对象
动作和结果数据量千万级是什么概念呢？假设我们的主键是bigint类型，占据64位（8字节）空间，从btree进行索引的查找。需要遍历几次呢？这里我们首先需要了解一个东西，即操
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2021-04-18 21:06:50
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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、
我接触过很多公司的数据库架构都缺乏有效合理的设计，如果早期的设计不合理，后期随着表数据量的增加就不可避免的进行表结构变更。 分享一例MySQL千万级大表在线变更表结构的案例。处理问题的思路和角度各有不同，希望这篇文章可以抛砖引玉。 一、问题背景 MySQL数据库存储的是结构化的数据类型，数据表记录从
原创
2021-05-28 16:44:25
953阅读
Mysql千万级大数据量查询优化
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2023-06-20 14:02:50
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本文基于Mysql for windows 8.0.12版本分表与表分区的区别：分表直接按照预定的规则， 把表拆分。业务操作时需要计算完整的表名。分区MySQL从5.1开始支持表的水平分区的。分区是将一个表或索引分解成多个更小，更可管理的部分。每个区都是独立的，可以独立处理，也可以作为一个更大对象的一部分进行处理。这个是MySQL支持的功能，业务代码无需改动。对于开发人员来说， 这是无感知的， 不
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2023-07-28 15:02:14
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今天我们聊一聊MySQL大表查询优化！
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2021-05-27 21:20:32
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创建索引常用规则1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：如果复合索引中包含的字段经常
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2024-03-02 09:05:46
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# 大表查询慢 MySQL SELECT COUNT
## 引言
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到查询大表的需求。然而，当表中的数据量非常庞大时，执行查询操作可能会变得非常缓慢。特别是在执行`SELECT COUNT(*)`语句时，由于需要遍历整个表并计算行数，所以执行时间会更长。本文将介绍导致大表查询缓慢的原因，并提供了一些优化的方法以提高查询效率。
## 问题分析
在MySQL
原创
2024-01-24 10:46:41
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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，通常我们的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，想和大家做一些这方面的经验总结，也欢迎大家提出建议。
_图片来自 Pexels
从一开始脑海里火光四现，到不断的自我批评，后来也参考了一些团队的经验，我整理了下面的大纲内容。
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”
原创
2021-07-01 15:13:08
276阅读
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
原创
2021-12-31 15:34:15
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flume 发送方的slink 需要填写的是接受方的ip,以及端口。我这边本地发送方是 104 ，接受方式118。 相关配置
# 定义三大组件的名称
agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1
# 配置 source 组件
agent1.sources.source1.type = exec
ag
