推荐：《PHP视频教程》mysql分表思路一张一亿的订单表，可以分成五张表，这样每张表就只有两千万数据，分担了原来一张表的压力，分表需要根据某个条件进行分，这里可以根据地区来分表，需要一个中间件来控制到底是去哪张表去找到自己想要的数据。中间件：根据主表的自增id作为中间件(什么样的字段适合做中间件？要具备唯一性)怎么分发？主表插入之后返回一个id，根据这个id和表的数量进行取模，余数是几就往哪张表
转载
2024-05-14 15:51:48
51阅读
需求分析每天定时4000千万条数据入表（采用load data infile 加载文件入表），保存6个月数据，估算单表总数据量70亿左右。表中有18个字段。每天定时建立两个分区。查询需用到开始时间startTime和结束时间stopTime字段。设计思路1.数据库设计和表创建时就要考虑性能选择合适的数据类型使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,va
转载
2023-08-16 11:05:04
210阅读
前言前段时间，以前的同事问我，Mysql能不能导入3亿的数据。我脑子当时翁的一下，不太确定的说应该可以导入的吧！只是导入进去以后，可能会出现查询过慢的情况。于是马上百度了一下，发现有人干过这种事情，在Mysql上面导入亿级的数据（文章链接）。根据这篇文章的介绍，知道了原有的几个坑。第一个注意事项：索引第一个注意事项就是索引。建表的时候除了主键不要给别的字段建立索引。因为索引也需要创建，当我们数据量
转载
2023-08-30 23:58:21
109阅读
第一阶段：1，一定要正确设计索引2，一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描）3，一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询4，一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库5，每个表索引
转载
2019-01-10 16:07:00
88阅读
2评论
单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393663分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表
转载
2023-08-22 21:23:42
241阅读
数据库Mysql 内容管理MySQL填充亿级数据Insert into select存储过程loop insertLoadfile 导入CVS文件MySQL基准测试： sysbench、mysqlslapsysbenchmysqlslapSQL优化分页查询优化慢SQL日志工具mysqldumpslowMySQL主从复制MySQL主从复制 knowledgeMySQL二进制日志log_bin和sql
转载
2023-10-04 19:19:00
45阅读
在处理“10亿数据 MySQL”问题的过程中，我们需要深入探索数据存储和查询的高效率，确保系统能够流畅地应对大规模的数据处理。以下是这个过程的详细记录，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化。
## 问题背景
随着业务的发展，用户数据迅速增长，达到10亿条记录。系统的性能开始受到影响，导致用户在进行数据查询时出现延迟。评估这种变化，我们发现了以下几点：
- **业务
# mysql 1亿数据
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持大规模数据存储和处理。本文将介绍如何处理1亿条数据的示例，包括数据的导入、查询和索引优化。
## 1. 数据导入
在处理大规模数据之前，我们首先需要将数据导入到MySQL中。以下是一个示例代码，用于将CSV文件导入到MySQL表中。
```sql
CREATE TABLE `users` (
`id`
原创
2023-10-29 10:50:26
87阅读
其实这个也是最常问的面试题了eg:面试官问了我一道题：MySQL 单表上亿，怎么优化分页查询？方案概述方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱方案三
转载
2023-09-21 10:13:00
474阅读
## 如何实现“mysql查询亿数据”
### 整体流程
首先，我们需要明确整个查询亿数据的流程，可以将其分为以下几个步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o{ ORDER : has
ORDER ||--|{ ORDER_DETAIL : has
ORDER_DETAIL {
string product_nam
原创
2024-03-10 04:22:36
35阅读
## 实现“6亿数据 mysql”流程
为了实现“6亿数据 mysql”，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据库设计和表结构创建 |
| 步骤二 | 数据导入到数据库 |
| 步骤三 | 数据索引优化 |
| 步骤四 | 查询性能优化 |
下面是每个步骤需要完成的具体工作以及相应的代码：
### 步骤一：数据库设计和表结构创建
原创
2023-08-01 13:52:06
34阅读
# 如何实现“mysql 10亿数据”
## 一、整体流程
整个操作的流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个用于存储10亿数据的数据库 |
| 2 | 创建一张表来存储数据 |
| 3 | 生成10亿条数据 |
| 4 | 将数据导入到表中 |
| 5 | 对数据进行查询和操作 |
接下来，我将逐步指导你完成每一步所需的操作。
## 二、
原创
2023-10-08 08:55:54
178阅读
单表一亿？还是全库1亿？1.首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表,可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类,拆分为多个表。如有多种业务类型，每种业务类型入不同的表，table1,table2,table3.如果日常业务不需要使用所有数据，可以按时间分表，比如说月表。每个表只存一个月记录。2.架构上的优化，即水平分表。水平分表就是根据一列或多列数据的值把数据行放到多个
转载
2024-08-04 15:03:44
36阅读
提示：最近有个新需求，需要在mysql数据库中插入亿级数据，同时在查询时要求秒级返回。我的想法是第一步要在数据库中插入亿级数据，第二步给字段加索引以达到查询秒级返回的效果。 文章目录前言一、在mysql数据库中建表，并插入亿级数据1.建表语句2.插入亿级数据二、亿级数据插入完毕后，按需添加索引1.按需增加索引2.秒级返回总结 前言亿级数据的秒级返回，比较困难的是快速在数据库中插入亿级数据，所以这一
转载
2023-07-09 12:10:06
1506阅读
用Java怎么实现有每天有1亿条记录的DB储存？MySQL上亿记录数据量的数据库如何设计？ 1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。 Mysql数据库设计: 1.读写分离； 2.纵向横向拆分库、表。 MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replicatio
转载
2023-09-18 16:34:21
0阅读
mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤发布时间：2020-04-23 09:36:58阅读：220作者：小新今天小编给大家分享的是mysql搭建亿级cmd5数据库的完整步骤，相信很多人都不太了解，为了让大家更加了解mysql搭建亿级cmd5数据库的步骤，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。一定会有所收获的哦。前言：最近也在玩数据库，感觉普通机子搞数据库，还是差了点，全文查找，慢的要查一分钟
转载
2023-09-29 08:38:40
181阅读
一 背景 通常情况下，还是做业务需求为主，很少会遇到迁移数据的机会业务场景是阿里云 的数据库，迁移用了dts.在线不停机迁移,还是自己去做。二 技术选型如果运行停止服务，dba 可以使用MYSQL官方的mysqldump 或者Percona的备份工具进行迁移。mysqldump 对于大表迁移速度很慢，不支持分表。所以只能考虑其他办法。datax: 介绍datax 也可以实现
转载
2023-10-17 21:56:04
3阅读
今天收到磁盘报警异常，50G的磁盘被撑爆了，分析解决过程如下：1. 进入linux服务器，查看mysql文件夹中各个数据库所占的磁盘空间大小 看到了吗，光olderdb就占了25G2. 用SQLyog登录mysql数据库，查看数据库各个表的占用空间情况SELECT CONCAT(table_schema,'.',table_name) AS 'aaa',
转载
2023-08-30 23:48:54
231阅读
转载入职第一天，老板竟让我优化5亿数据量，要凉凉？ >jsoncat：https://github.com/Snailclimb/jsoncat （仿 Spring Boot 但不同于 Spring Boot 的一个轻量级的 HTTP 框架） 前段时间hellohello-tom离职了，因为个人原因 ...
转载
2021-07-28 17:56:00
177阅读
2评论
在处理大数据时，尤其是利用Hive对5亿条数据进行分析时，挑战与机遇并存。下面记录了我在这一过程中所碰到的问题及相应的解决方案。
数据处理背景
---
最近，我接到一个处理大规模用户交易数据的任务。用户需要定期从Hive中获取和汇总5亿条数据，以用作业绩预测分析。我们在这个过程中面临多个挑战，例如数据读取速度慢和计算能力不足。设想一下，这些数据就像一座庞大的冰山，下面是复杂的计算。用数学公式表
