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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通常我们要创建几条数据通过一条条插入是没问题，但是当我们插入的是100条、1000条、甚至接下来我们要演示的三千万条，显然只有通过更加便捷的方式才是可取的，因为对于需要批量处理和重复性很高的业务可以封装存储过程，然后一个调用即可（如果还没了解过MySQL的存储过程的小伙伴，可以看我下面这篇文章，这里不再赘述）接下来教你如何使用MySQL仅调用一个存储过程创建三千万条数据首先创建一个user表 然后
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2023-09-06 21:29:56
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在
JavaEye上看到一个关于mySQL是否支持3000w记录的
讨论。以下是我的跟贴：
3000w条记录对与mySQL来说太大了。 且不说mySQL的单表文件有多少个G，从实际的角度也是非常冒险的事。 与商业数据库比较，靠单文件来做数据表表达的mySQL从基理上就非常脆弱，特别在大数据表、大并发写操作的时候。 尽管跟所有的数据库一样，lock机制
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2023-08-16 11:22:53
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很多人第一反应是各种切分；我给的顺序是: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sq
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2023-08-07 13:46:33
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业务中遇到如下场景：每天有400W条左右的数据需要存储，随后使用的时候需要根据一批字段进行检索，且支持分类，其中包含普通字段的检索、模糊匹配、按时间范围检索， 需要支持三个月内的数据检索。1.存储和检索方案mysql单表数据量在过千万之后，读写性能会下降的比较厉害，而该业务场景下，每天产生的时候都有400W条左右，算下来一个月得有1.2亿条数据，三个月就是3.6亿条。说起来，这个量级的数据的检索，
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2024-03-06 10:40:14
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CodeXx：innodb，20 来个字段，每天有几十万条数据插入，在不做分表的情况下，怎么优化查询？现在是 count 查询很慢，5s 左右，带上查询条件比如近一个月就更慢了 10 多 sJoyboo：分区，索引lidashuang：可以不做 count，就不做非做的话，看看能不能自己统计或者放 es 里？CodeXx：@Joyboo 索引对 count 查询貌似没用，还是得扫描全表mysql
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2023-08-20 22:50:43
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文章目录MySQL基础数据库的介绍数据库概述数据的存储方式数据库的概念常见数据库排行榜数据库的安装与卸载数据库的安装数据库的卸载数据库服务的启动与登录Windows 服务方式启动DOS 命令方式启动控制台连接数据库SQLyog 图形化工具——客户端使用 SQLyog 登录数据库数据库管理系统数据库管理系统、数据库和表的关系SQL 的概念什么是 SQLSQL 作用SQL 语句分类MySQL 的语法
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2023-09-15 21:56:00
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layout: post #标题配置 title: MySQL数据库 #时间配置 date: 2022-01-20 20:45:00 +0800 #目录配置 categories: 数据库 #标签配置 tag: 学习笔记content {:toc}MySQL一.基本概念以及安装1.数据库的介绍用于存储和管理数据的仓库英文单词为DataBase。简称DB！它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上
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2024-06-12 22:29:05
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记录一次Mysql删除千万级数据的方案背景：有个项目跑了一年多，没注意过，结果有一天看了下，最大的mysql表居然有四千万数据了。 震惊！自己挖下的坑还要自己坑。 因为这个表中有查询，有排序，有更新操作，如果是纯插入可能会很多，有更新和查询，四千万的表有点夸张了。所以着手进行删除。当下最火的是chatgpt。人工智能。号称取代程序猿。于是把这个问题抛给了gpt。 gpt告诉我delete from
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2023-08-22 21:16:41
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分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。因此，我结合去年做的一个大型分库分表项目，来复盘一下完整的分库分表从架构设计 到 发布上线的实战总结。1.前言为什么需要做分库分表。这个相信大家多少都有所了解。海量数据的存储和访问成为了MySQL数据库的瓶颈问题，日益增长的业务数据，无疑对MySQL数据库造成了相当大的负载，
慢查询为查询时间超过指定值，mysql中语句执行超过设定值long_query_time，即被记录到慢查询日志中去，一般作为查询的优化手段，建立索引是一个比较不错的选择，那么我们可以说我们建立好索引后，sql用到了此索引，就可以解决慢查询问题了吗？其实，mysql慢查询与索引其实没有必然的联系，因为查询的过滤性与索引的过滤性不同。我们以下面为例子。现在我们有一个用户列表，表结构如下：名称类型长度i
# 如何实现“mysql查询3000万数据需要多久”
## 一、整体流程
下面是实现“mysql查询3000万数据需要多久”的整体流程：
```mermaid
journey
title 查询3000万数据的流程
section 开发者指导小白实现查询3000万数据
开发者->小白: 介绍整体流程
开发者->小白: 连接数据库
原创
2024-07-10 06:28:16
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# MySQL：如何在3000万条数据中保持高效
在数据驱动的时代，MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，常常被企业用来存储和管理海量信息。然而，许多人对其在数据量庞大时的性能产生了疑虑，尤其是当数据量达到3000万条时，MySQL真的不会变得缓慢吗？本文将深入探讨MySQL的性能优化，并提供一些代码示例。
## MySQL的架构设计
MySQL之所以能够高效地处理大量数据，首先得益于其
# MySQL删除3000万数据的方法与优化方案
在数据库应用中，删除数据是经常进行的一项操作。然而，当面对大规模数据删除时，如何高效地删除3000万条数据是一个需要注意的问题。本文将介绍MySQL数据库中删除大规模数据的方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 删除数据的基本语法
在MySQL中，删除数据的基本语法如下所示：
```sql
DELETE FROM table_name [
原创
2023-08-29 04:39:31
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# 如何使用Java从接口同步3000万数据
## 一、流程概述
为了实现从接口同步3000万数据，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title Sync 3000 million data from interface
section Step 1
开始
section Step 2
获取接口数据
原创
2024-02-25 06:10:38
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实现“mysql 3000万和3亿数据的查询效率”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导刚入行的小白如何实现“mysql 3000万和3亿数据的查询效率”。以下是整个流程的步骤：
1. 数据库设计
2. 数据库索引
3. 数据分区
4. 查询优化
5. 测试和调优
下面我将详细介绍每个步骤以及所需代码。
## 数据库设计
在开始之前，首先需要进行数据库的设计。根据具体的业务需求，合理设计表
原创
2023-12-12 08:03:59
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以前知道，MySQL在通过delete语句删除数据后，空间并不会被腾出，而只是在数据文件中被标记为已删除，除非执行optimize table。前两天听说，虽然delete数据后硬盘空间不会被腾出，但是在以后插入的行，会使用被删除的数据的空间。换句话说，尽管硬盘空间没有被腾出，新插入数据也不会受影响，因为他们根本不会使用剩余的磁盘空间。这个在之前还真是从没听说过。  
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2024-09-11 12:46:46
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# MySQL记录大于3000万无法count的解决方案
## 引言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛用于存储和管理大量的数据。然而，当数据量超过3000万条时，使用COUNT函数进行计数操作时，可能会遇到性能问题。本篇文章将介绍这个问题的原因，并提供解决方案。
## 问题描述
在MySQL中，COUNT函数用于统计符合特定条件的记录数。当数据量较小时，COUNT函数的性能
原创
2023-12-18 03:45:05
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Web 容器以进程的方式在计算机上运行，我们知道进程是系统资源分配的最小单元，线程是系统任务执行的最小单元。从这个角度看，Web 容器就像是邮包收件人所居住的楼宇或小区，HTTP 这套物流快递体系只能将邮包投递到楼宇前台或者小区物业等处，而楼宇前台或小区物业并不属于物流快递体系，就像 Web 容器并不属于计算机网络基础设施一样。
之所以这样分工，原因是网络路由
3000万行数据在MySQL数据库里表空间多大？这个问题是任何大型数据应用都需要面对的挑战。随着数据量的增加，如何有效管理数据库的表空间成为了关键。本博文将详细记录如何解决“3000万行数据在MySQL数据库里表空间多大”这个问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固与最佳实践。
### 环境预检
在开始之前，确保你的环境符合以下要求：
#### 系统要求
| 系统
