# 如何优化MySQL增加字段操作
在实际开发过程中，我们经常会需要对数据库进行修改操作，比如增加字段。然而，当数据库规模较大时，特别是超过200万条数据时，执行增加字段操作可能会变得异常缓慢。本文将介绍在MySQL数据库中如何优化增加字段操作，以提高执行效率。
## 问题原因分析
在MySQL数据库中，当我们执行增加字段操作时，实际上是要对每一行数据进行修改，这就需要对整个表进行锁定，然后
原创
2024-05-24 06:42:48
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win2000下 PHP+MySql 的安装( 作者：mikespook )前言： 本文章只是为了给广大和我一样的菜鸟一个指引。如果你是高手，或对此毫无兴趣。建议请不要在此浪费时间。 废话少说，先看一下安装前的准备工作。首先你应该有一个装了WIN2000的电脑，同时应该安装了IIS5（废话）。其
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2024-09-23 08:13:44
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程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享 关注阅读本文大概需要 3.5 分钟。话不多说，先当场整点货，搞个200w条数据：准备一张表：建个函数来造数据：估计很多初学者可能很少写这些，没关系，可以一起动手试着玩玩：CREATE DEFINER=`mytoor`@`%` FUNCTION `JcTestData`() RETURNS int(11)
BEGIN
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2023-07-24 14:15:18
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mysql2000企业版是一款精简小巧，耐用性十分强的数据库管理工具，有着强大的适应开发环境的系统，多功能和运用灵活的模式，让整体结构都能够标准化的实现出来，有需要的用户欢迎前来极光下载站体验使用！sql2000企业版安装包简介mysql是相当出色的，因为它包含一个缺省桌面格式myisam。myisam数据库与磁盘非常地兼容而不占用过多的cpu和内存。mysql可以运行于windows系统而不会发
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2023-09-06 21:41:32
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# 实现MySQL 200万数据统计的流程
为了实现MySQL 200万数据的统计，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据库和数据表 |
| 步骤二 | 导入数据 |
| 步骤三 | 编写查询语句 |
| 步骤四 | 优化查询性能 |
| 步骤五 | 执行查询并分析结果 |
接下来，让我们详细说明每个步骤需要做什么，并给出
原创
2023-07-28 14:57:40
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如题啊：一、解决步骤1、在进入zabbix 的web页面的时候报错1-1、RROR 2002 (HY000): =cannot connect to mysql ,through socket '/var/lib/mysq/mysql.sock' (111)2、对zabbix问题分析得出，是因为监控时间过长把mysql数据库撑大了，导致Linux磁盘占用100%。3、定为mysql大文
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2023-09-16 12:43:35
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# 实现“Redis 200万数据”教程
## 一、整体流程
首先让我们来看一下整个实现“Redis 200万数据”的流程：
```mermaid
erDiagram
USER ||--o| DATA : INSERT
USER ||--o| REDIS : SET
REDIS ||--o| DATA : GET
```
## 二、具体操作步骤
下面我们来一步步教
原创
2024-05-24 05:22:41
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大家好，我是dk。这是Excel神器PowerQuery实战入门系列的第3篇众所周知，Excel2003版最大行数是65536行，到了2007及之后的版本最大行数是1048576行，也就是说1百万的数据，已经是Excel处理数据的权限了。事实上，Excel在处理30万左右的数据时，用公式或操作都会很慢，还经常会卡机。不过，有了Power Query，几百万的数据，也能实现统计和查询。(据
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2023-11-30 13:41:48
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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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一，Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？怎么查，谁能告诉我答案？有没有人想着，不就一条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试，去执行下这个SQL看看吧 看见了吗，查了100条数据用了7.063s。这能算的上是快速查询吗，估计没人能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天
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2023-06-13 23:04:44
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python爬取大规模数据的的方法和步骤：一、爬取我们所需要的一线链接channel_extract.py 这里的一线链接也就是我们所说的大类链接：from bs4 import BeautifulSoup
import requests
start_url = 'http://lz.ganji.com/wu/'
host_url = 'http://lz.ganji.com/'
def g
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2024-05-14 20:23:44
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# MySQL性能优化：当你的数据库超过400万条数据时
在现代应用程序中，数据库扮演着至关重要的角色。随着数据量的增大，特别是当数据量超过400万条时，MySQL的性能问题开始显现，导致查询速度变慢，应用卡顿。本文将讨论一些常用的优化策略，帮助你提升MySQL的性能。
## 数据库索引
索引是提高数据库查询效率的关键。当你在一个大表上进行查询时，MySQL会遍历表中的每一行，这在数据量很大
原创
2024-09-15 06:13:15
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5月份发了近110W的年终奖。这算上4月、6月工资推断，年总包快接近两百万了。前段时间在脉脉上看到华为某位员工晒出的工资，属实把我震惊了。根据总包情况，这个员工职级可能是19级。
原创
2024-01-19 13:52:41
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# Java查询200万数据
在现代软件开发中，数据处理和查询是非常常见的需求。有时候，我们需要从大量的数据中快速找到特定的信息。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java语言来查询200万条数据，并提供相关的代码示例。
## 数据准备
在开始查询之前，我们需要准备一些数据来进行演示。假设我们有一个名为"employees"的数据库表，其中包含200万条员工记录。每个员工记录包含以下字段：
原创
2023-08-20 11:25:41
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# Java 200万数据更新
在Java开发过程中，经常会涉及到大量数据的更新操作。比如说，当我们需要对200万条数据进行更新时，就需要考虑到如何高效地完成这个任务。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java代码来处理200万数据的更新操作，并且通过实例演示来说明具体的步骤和方法。
## 数据更新流程
首先，我们需要明确数据更新的流程。通常情况下，数据更新的流程可以分为以下几个步骤：
原创
2024-05-12 05:53:09
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# MySQL 200万条数据批量查询实现指南
在处理数据库时，尤其是面对大数据量时，批量查询非常重要。合理的查询优化可以大大提高性能，特别是在查询200万条数据时。本文将为刚入门的小白详细讲解如何实现MySQL的批量查询，包括必要的步骤、代码示例以及相关的图示。
## 流程概述
下面这个表格展示了我们完成“200万条数据批量查询”的主要步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-16 08:32:02
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中新社雅加达3月13日电 (记者 李志全)印度尼西亚免费营养膳食计划已惠及200多万人。
印尼财政部副部长苏哈西尔·纳扎拉13日在雅加达表示，截至3月12日，该国政府已花费7105亿印尼盾(约合4300万美元)为200多万人提供了免费膳食，其中，受益者中小学生占比最大。
另据印尼国家营养局早前数据，自今年1月6日启动以来，面向儿童、中小学生、孕妇和哺乳期母亲的印尼免费营养膳食计
# 为什么MySQL表超过200万就慢
MySQL 是一款性能优异的关系型数据库管理系统，但是在处理大规模数据时，特别是当表中数据超过200万条时，往往会出现性能下降的情况。这是因为MySQL在处理大规模数据时会遇到一些问题，需要我们做一些优化才能提高查询效率。
## 数据库索引
在MySQL中，索引是提高查询效率的重要手段。当表中数据量较小时，可能不太明显，但是当数据超过200万时，没有合
原创
2024-05-20 05:42:12
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在大数据量场景下，数据的入库性能成为了重中之重，记录下数据库性能优化的点1 索引层面索引是为了方便查询的，但是索引的建立需要额外的性能开销。在测试中发现，500w数据场景下，建立一个单列索引需要3min左右。如果还有其他索引可能带来的影响更大。索引的建立必须是在业务场景下使用频繁，能够带来较大的查询收益的。（1）首先需要整理业务中的查询逻辑，各场景下的查询条件，得到最为频繁的查询条件。（2）针对查
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2024-01-08 20:24:02
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## Java Excel导入200万行的实现流程
### 1. 准备工作
首先，在开始实现之前，我们需要准备一些必要的工具和环境：
- JDK：确保你已经安装了Java开发环境，并设置了正确的环境变量。
- IDE：选择一个合适的集成开发环境，例如Eclipse或IntelliJ IDEA。
- Excel文件：准备好待导入的Excel文件，确保它符合我们的要求。
### 2. 导入Exc
原创
2023-10-31 11:30:09
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