1、因为是生产上的数据库，不能直接操作，故要用mysqldump 把数据导出，然后倒入到测试服务器。在导出的时候，注意下服务存储内存 df -h 查看一下。（我导出的一个（dev_trip） 5100w 条一个 2600w（track_file） 条数据，没有压缩导出 8.3GB，压缩导出 1.5 GB）一开始：我是直接把 dev_tri
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2023-08-28 13:04:02
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文章目录前言一、MySQL简介二、MySQL的存储引擎innoDB的四大特性二、索引1、索引的优缺点2、索引的类型3、索引建立的原则4、索引的数据结构B+树索引hash索引5、索引的原理6、innoDB的索引7、回表查询三、SQL1、MySQL的数据类型2、关联查询3、SQL注入4、删除操作5、SQL优化1、SQL语句的书写规范2、explain字段3、分表分库6、SQL生命周期7、查询执行流程
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2024-03-06 11:12:47
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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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# 如何实现“mysql delete 5000万数据”
## 流程梳理
首先，让我们来看一下整个实现“mysql delete 5000万数据”的流程：
```mermaid
gantt
title 实现“mysql delete 5000万数据”的流程
section 准备工作
创建备份数据库 :done, a1, 2022-01-01, 1d
原创
2024-05-23 05:47:40
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目录背景分析测试select xxx_record语句delete xxx_record语句实施索引优化后delete大表优化为小批量删除总结 背景XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过1s的sql会被记录），XX应用那
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2024-10-25 17:58:09
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# 在 MySQL 中为 5000 万条数据增加字段的完整流程
在进行大型数据库操作时，特别是当涉及到数以千万计的数据时，合理的计划与执行是至关重要的。本篇文章将会详细介绍如何在 MySQL 中增加一个字段到5000万条数据，并提供清晰的流程图与详细的代码示例。
## 流程概述
以下是进行此项操作的基本步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|----------|
| 1
# 使用 MySQL 查询 5000 万条记录的最佳实践
当我们涉及到大规模数据处理时，MySQL 作为一个广泛使用的数据库，提供了丰富的功能。不过，对于如 5000 万条记录这样数量庞大的数据记录，如何高效地执行查询就显得尤为重要。本文将深入探讨如何在 MySQL 中高效查询大数据量，同时给出简单易懂的代码示例，帮助读者提升数据库查询的性能。
## 1. 数据库设计的基础
在开始之前，首先
听说mysql数据量达到5000万的以后，性能就急剧下降，干了这么久开发，还没看见过这么大的数据量，并且还是需要有关联关系的，因为要测试SQL JOIN ，今天就发现有这样一个叫做mysql-tester的工具，可以生成模拟电商的数据库，大数据量，具有关联关系！而且只需要三步就可以生成数据了！先上一张自己使用后的数据库监控图 启动mysql-tester工具后，数据库监控图 项目gith
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2023-09-05 13:50:29
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如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？本次目标是创建两个表，一个用户表，另外一个订单表，当然没有真实环境中的表字段那么多，但是对于学习测试来说差不多够了。 两个表的表结构如下：用户表CREATE TAB
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2024-03-04 16:41:27
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第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有
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2023-09-08 11:09:52
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由于我实在没有耐心看完你的代码,而且很多东西都还要你自己去实践, 这里我简单说一下我的方案, 希望能给你指明方向; 当然我也可能有理解错误,如果谁发现错误,请及时告知.先说明几个比较重要的概念和前提知识:•golang的协程对应的是实际操作系统线程, routine之间是独立的•使用go关键字调用了一个函数后, 只是新建了另外一个新的线程指定了cpu number之后go才真正使用多核cpu, g
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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2024-02-28 16:03:00
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开发过程中需要把一个已有500万条记录的表数据同步到另一个新表中，刚好体验下Mysql官方推荐的大数据迁移的方案：SELECT INTO OUTFILE，LOAD DATA INFILEMysql 关于导出-导入文件的方式处理数据的官方文档地址：本机配置：
Win7 64位系统
内存： 16G
处理器：Intel i5-4460 3.2GHz
Mysql 5.7导出到txt的语法：SELECT
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2023-09-06 19:53:33
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参考文章：MYSQL性能调优（二）EXPLAIN/DESCMYSQL性能调优（一）慢查询日志 一、问题你见过一个联表查询需要3300+秒么？今天我们的慢查询日志捕捉到了一只，我们一起来解剖一下看看这到底是何方妖孽。 二、分析优化1、首先，我们查看一下罪魁祸首的执行计划EXPLAIN
SELECT
r.id
,si.set_id
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2024-06-26 09:12:42
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# 如何实现“5000万离线数据分析”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(数据预处理)
B --> C(数据清洗)
C --> D(数据分析)
D --> E(生成报告)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|-----|--------------|
| 1 | 准备数
原创
2024-04-06 07:00:35
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接上一篇博客：外链网址已屏蔽。确定了表设计：CREATE TABLE `customer` (
`Name` varchar(80) NOT NULL,
`CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,
`Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,
`CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,
`CtfId` varchar(4
前言公司的一个项目，单表数据量过千万级甚至过亿，刚上线就遇到了性能问题。刚好可以优化一下，记录一下优化过程。本文使用mysqlslap进行压测，对此工具不熟悉的先看我的另外一篇文章环境在自己的工作电脑上进行测试数据库：mysql 5.7
压测工具：mysql自带压测工具mysqlslap
CPU：i5-8250U 4核心8线程
内存：16GB
硬盘：SSD 256GB表结构数据要求比较特殊，没有设
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2023-09-19 10:45:22
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一、业务场景现在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 500w 数据行进行处理迁移数据导出数据批量处理数据二、罗列一下三种处理方式常规查询：一次性读取 500w 数据到 JVM 内存中，或者分页读取流式查询：每次读取一条加载到 JVM 内存进行业务处理游标查询：和流式一样，通过 fetchSize 参数，控制一次读取多少条数据2.1 常规查询默认情况下，完整的检索结果集会将其存储在内存中。在大
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2023-08-07 10:31:55
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最近有个需求，要求订单提交5000并发，具体实现思路如下，不足之处望指教。1、利用Redis来缓存订单，用户查询订单状态从缓存中取2、因为阿里云的消息服务可控性很好所以用阿里云的消息服务中的消息队列来进行订单处理 实验1：用户提交订单后直接存Redis并写入阿里云消息服务问题：Redis写入5000并发没有问题，但是写入阿里云消息服务速度太慢实验2：用户提交订单后直接存Redis并开多线
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2023-11-23 14:17:28
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如何实现 MongoDB 5000 万数据的分组聚合查询
在实现 MongoDB 5000 万数据的分组聚合查询之前，我们首先需要明确整个流程，并列出每个步骤需要做什么。接下来，我将详细介绍每个步骤所需的代码，并为每一行代码添加注释以解释其含义。
## 流程概述
下面是实现 MongoDB 5000 万数据分组聚合查询的步骤概述。我们将使用以下步骤来完成任务：
1. 创建数据库和集合
2.
原创
2024-01-11 08:31:06
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