# 使用 MySQL 在 2000 万数据中添加字段的步骤指南
在处理大型数据库时，经常需要对表结构进行更改，比如添加新字段。本文将引导你如何在 MySQL 数据库中处理 2000 万条数据，增加新的字段。这项任务可以分为几个步骤。以下是整个过程的概述：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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原创
2024-09-14 07:17:16
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## 加速MySQL查询：使用索引优化2000万数据
在处理大规模数据时，MySQL数据库的性能往往会成为一个挑战。为了加速查询操作，我们可以通过为数据库表添加索引来优化查询速度。在本文中，我们将介绍如何为2000万数据加上索引，并通过示例代码演示具体操作过程。
### 什么是索引？
索引是一种数据结构，用于快速定位数据库表中的记录。通过为表中的一列或多列添加索引，可以大大加快查询速度，特别
原创
2024-05-18 05:53:03
113阅读
# MySQL 2000万数据加索引：优化查询性能
在数据库管理中，索引是一种非常重要的数据结构，它可以帮助我们快速定位到需要查询的数据，从而提高查询的效率。本文将介绍如何在MySQL中为2000万条数据添加索引，并通过代码示例和甘特图来展示整个优化过程。
## 索引的作用
索引是数据库中用于提高查询性能的数据结构。它类似于书籍的目录，可以帮助我们快速找到所需的数据。在没有索引的情况下，数据
原创
2024-07-23 04:17:05
126阅读
一：概述 当我们设计一个系统时，需要考虑到系统的运行一段时间后，表里数据量大约有多少，如果在初期，就能估算到某几张表数据量非常庞大时（比如聊天消息表），就要把表创建好，这篇文章从创建表，增加数据，以及字段扩展，这几个方面来给出建议。 二：创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表，这个表数据量大，读操作远超过写操作，我们都知道
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2023-09-04 06:24:47
109阅读
一：概述 当我们设计一个系统时，需要考虑到系统的运行一段时间后，表里数据量大约有多少，如果在初期，就能估算到某几张表数据量非常庞大时（比如聊天消息表），就要把表创建好，这篇文章从创建表，增加数据，以及字段扩展，这几个方面来给出建议。 二：创建表 假如现在我们需要创建IM项目中的聊天消息表，这个表数据量大，读操作远超过写操作，我们都知道
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2023-08-16 22:15:20
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文章目录目录文章目录数据库的基本概念数据库存储数据的特点和结构一、DQL语言(数据查询语言)1.基础查询1.数据查询语法2.用select查询数字常量、表达式(还可以是字段，变量，函数，或多个组合) 3.给列表字段取别名-----便于阅读4.mysql中‘+’号仅用作运算符5.查询去重6.查询结果的拼接----concat()函数7.显示表中的全部字段8.ifnull()函数9.isnu
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2024-01-13 22:27:48
25阅读
# 如何高效地在 MySQL 中为 100 万条数据添加字段
在数据库管理中，有时我们需要向现有的表中添加新字段。对于一个包含 100 万条记录的 MySQL 表，这个过程可能会变得非常缓慢。如果你是一名刚入行的开发者，以下是你在处理这个问题时需要遵循的步骤和相关的代码示例。
## 整个流程
为了有效地处理这个任务，我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-18 05:01:13
178阅读
什么是索引在关系数据库中，索引是一种单独的、物理层面的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构; 也称之为key有以下几种:unique keyprimary keyindex key索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。为什么需要索引思考:一个项目正常运行后,对数据库的操作中,哪些操作是最频繁的?对数据库的写操作(增加 删除 修改)频繁吗?对数据库的读操作(
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2023-08-24 08:39:30
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目录1 索引1.1 聚簇索引1.2 联合索引（复合索引）1.3 唯一索引1.4 普通索引1.5 全文索引2 回表1 索引1.1 聚簇索引聚簇索引：数据和索引一起的叫做聚簇索引非聚簇索引（二级索引/辅助索引）：数据和索引分开存储的叫做非聚簇索引myisam中只有非聚簇索引，innodb中既支持聚簇索引也支持非聚簇索引注意：innodb存储引擎中，数据在进行插入时，数据必须和某一个索引列绑定在一起，如
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2023-08-10 14:38:49
81阅读
1 背景作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过2000w”,“单表超过2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到2000w 了，难怪查询速度慢”这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过120码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。下面我们就把车速踩到底，干到180码试试……. 2 实验实验一把看看…建一张表CR
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2024-07-23 19:08:56
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mysql 单表数据2000多万，没有分区、没有表、没有分库，表存储的是企业信息，例如：企业名称、经营范围、注册地址等信息。现在需要通过关键词模糊匹配企业名称，搜索出匹配的数据。因为模糊匹配，所以直接在企业名称字段上建索引是没有效果的。如果直接用sql语句写，例如：select * from tab1
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2023-08-16 11:49:26
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背景作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢”这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过 120 码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。下面我们就把车速踩到底，干到 180 码试试…….2实验实验一把看看…建一张表CREA
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2023-09-11 22:08:47
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拿MySQL和SQL Server 2000在性能上做了个简单的比较测试。MySQL的版本为5.0，使用程序测试的地方，用的是ByteFX for MySQL的Provider。
1. 使用参数化的方式，每次Insert一条记录（No transaction）。
&
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2024-09-30 15:23:18
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1 背景作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢”。这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过 120 码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。下面我们就把车速踩到底
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2024-04-17 05:48:22
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为什么MySQL单表数据不能超过2000w行1 背景作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过 2000w”,“单表超过 2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到 2000w 了，难怪查询速度慢”这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过 120 码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。下面我们就把车速踩到底，干到 180
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2023-07-27 23:36:13
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## 如何实现“1000万mysql加字段慢”
### 1. 问题背景
在开发过程中，有时候需要对已有的MySQL数据库表进行字段的添加或修改操作。在数据量很大的情况下，这个过程可能会变得非常缓慢，甚至导致数据库长时间不可用。本文将介绍如何解决这个问题，并提供详细的步骤和代码示例。
### 2. 解决方案
为了解决“1000万MySQL加字段慢”的问题，我们可以采用以下步骤进行操作：
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原创
2023-09-24 13:29:26
317阅读
问题概述使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。问题前提：老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！！我尝试解决
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2023-11-01 18:56:15
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数据库优化离不开索引，如何理解索引？----------------------------------------------------------------------------1、首先要明白无名无实莫要用索引：因为数据中的记录很多，为了方便我们查找，提高查询的效率；2、索引的原理：对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序；建立的索引只对该字段有用，如果查询的字段改变，那
# 如何实现MySQL 2000万数据关联
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现MySQL中2000万数据的关联查询。这通常涉及到两个或多个表之间的数据关联，以获取所需的信息。以下是实现这一任务的步骤和代码示例。
## 步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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| 1 | 确定关联的表和字段 |
| 2 | 编写
原创
2024-07-20 03:58:45
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规划索引
现在我们先来做一下实验，看一看有无索引对查询速度的影响：在一个有
1500000
条纪录的表中，选择一条数据，在无索引时用时：用时
9
秒，而有索引时用时
0
秒，打开执行计划可以看到更加详细的纪录
!
如果你访问一家网站，但是每打开一个网页要等待
60
秒，你还愿意再次访问吗？由于索引能够大副度提高提高性能，所以索引对于我们来说很重要
!
我们现在就来
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2024-02-28 11:19:29
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