import csv import uuid from hashlib import sha256 import numpy as np import argparse import random,string def gen_demo(rows:int, each_iter:int, featur
原创
2022-09-20 11:34:35
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# Java MongoDB mongoTemplate 亿万级数据查询指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学会如何使用Java MongoDB mongoTemplate进行亿万级数据查询。在这篇文章中，我将详细介绍整个查询流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 查询流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个查询流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-07-18 09:18:21
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废话不多说，我电脑配置 i7四核cpu 8G内存 插入数据文档中有5个字段，当中有两个分词。一个int,一个date 批量插入測试一次10万循环10次总共100万用时85秒 批量插入測试一次10万循环100次总共1000万用时865秒 插入性能还是不错的 查询測试 在12166454数据中（约等于一
原创
2022-01-12 10:58:13
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MySQL快速插入亿级数据前言通常我们会有这样的需求：构造数据，大批量插入数据库，以供后续处理。如果是几万几十万的数据那还好说，但如果是上千万上亿的数据，那么我们对速度的追求就更加迫切。这里我们利用Python来操作MySQL（或者PostgreSQL），采取多进程多协程的方式，实现大批量数据快速插入。数据库配置# 查看bulk_insert_buffer_size大小，默认是8M
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2023-07-28 16:05:47
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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：&nbs
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2023-09-16 07:20:25
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实践中如何优化MySQL实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示： SQL语句及索引的优化SQL语句的优化SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQ
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2024-07-08 21:06:20
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# MySQL 千万级数据中的 NOT IN 查询优化
在处理千万级数据时，MySQL 数据库的性能可能会受到很大影响，尤其是涉及到复杂查询时。其中，`NOT IN` 是一种常见的查询操作，它用于从一组记录中排除特定条件的数据。然而，使用 `NOT IN` 查询时，性能往往不如预期，尤其是在大数据集上。
## 1. `NOT IN` 的基本用法
`NOT IN` 操作符用于选择不在指定列表中
原创
2024-10-19 03:30:22
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Mysql数据库优化 mysql优化是一个综合性的技术，主要从以下几个层面来优化： •表的设计合理化(符合3NF) •添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] •分表技术(水平分割、垂直分割) •读写[写: update/delete/add]分离 •存储过程 [模块化编程，可以提高速度] •对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调
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2023-07-10 16:55:53
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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 nul 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
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2023-09-24 08:52:25
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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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2023-08-08 19:51:46
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1.理解索引优化作用索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传
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2023-06-29 10:19:37
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mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。本文给大家分享的是作者在使用mysql进行千万级数据量分页查询的时候进行性能优化的方法，非常不错的一篇文章，希望能帮助到大家。
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2023-07-04 09:40:17
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Oracle千万级记录进行处理并不简单，下面就为您总结了Oracle千万级记录插入和查询的技巧，希望对您能够有所启迪。最近做了个项目，实现对存在Oracle千万级记录的库表执行插入、查询操作。原以为对数据库的插入、查询是件很容易的事，可不知当数据达到百万甚至千万条级别的时候，这一切似乎变得相当困难。几经折腾，总算完成了任务。1、防止运用 Hibernate框架Hibernate用起来虽然方便，但对
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2023-12-01 09:16:44
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背景介绍有个数字化转型项目采用MySQL数据库，有张大表数据两千万左右，深度分页（比如翻页1000万行）后查询比较慢，需要进行优化需求分析 1）由于B端项目需要查询全量数量，查询条件有起止日期，没有采用水平分表方案，如根据用户ID水平分表、根据时间水平分表等 2）采用ES、Hive+Impala、ClickHouse等OLAP方案需要引入其他技术栈，开发资源、进度等无法满足要求本文主要分析大表深度
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2023-09-05 10:22:33
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前言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。除此之外，还有其他的思路和解决方案。根据本人多年的工作经验，做了如下总结。方案"千万级大表优化"这句话有3个关键字: 千万级，大表和优化。接下来将就这3个关键字展开讨论。数据量：千万级随着业务的发展,应用需要处理的数据量也是动态变化的。这也意味着要带着一种动态思维来系统的数据量，从而对于不同的场景我们
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2023-08-14 13:15:33
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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 w
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2024-06-03 15:31:29
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## 实现"mysql 千万级数据sum"的流程
为了实现mysql千万级数据的sum操作，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建测试表 |
| 步骤二 | 导入测试数据 |
| 步骤三 | 使用索引优化查询 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码。
### 步骤一：创建测试表
首先，我们需要创建
原创
2023-11-04 04:37:24
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# 如何有效地删除MySQL中的百万级数据
在日常开发工作中，我们时常需要对数据库进行操作，尤其是在处理大量数据时。对于初入门的小白而言，如何有效地在MySQL中删除百万级的数据可能会产生困惑。本篇文章将详细指导你如何进行这一操作。
## 文章结构
1. **流程概述**
2. **详细步骤**
- 连接到MySQL数据库
- 确定要删除的数据
- 使用分批删除的策略
# MySQL 层级数据补充的实现教程
在开发应用程序时，层级数据的管理是一个常见的需求。层级数据通常用于表示树形结构，例如组织架构、产品分类等。在本教程中，我们将一起学习如何在 MySQL 中实现层级数据的补充。本文将通过流程步骤、示例代码和图形可视化来帮助你更好地理解。
## 流程步骤
以下是实现 MySQL 层级数据补充的基本流程。我们将通过创建数据表、插入数据、查询数据和更新数据来完
# 千万级数据 MySQL 优化指南
作为一名经验丰富的开发者，我知道在处理千万级数据时，MySQL的性能至关重要。接下来，我将为您提供一套系统的优化流程，并详细解释每一步所需的操作和代码示例。
## 流程概览
在优化 MySQL 的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -----------
