1、应该尽量避免在where子句中使用！ =或2、优化查询，尽可能避免全表扫描，并首先考虑对where和orderby中涉及的列进行索引。应尽量避免where子句中字段的空值判断，否则会导致引擎放弃索引并执行全表扫描，如：从t中选择id，其中num为NULL您可以在num上设置默认值0，以确保表中的num列没有空值，然后查询：mysql数据库隔离级别。从t中选择id，其中num=0尽量避免使用或在
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2023-08-07 08:51:19
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from
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2023-09-20 19:13:29
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Mysql 之百万数据导入1、方法直接source sql 文件进行直接导入（不推荐）Load data infile命令进行导入（推荐）更换引擎，将表的InnoDB引擎改为MyISAM，再导入数据（不推荐）将导入数据的单条SQL语句为多条进行数据的导入（推荐）存储过程 + 事务进行有序插入（有兴趣的可以自己试试）1.1 直接导入（不推荐）这种方式就不需要讲了，简单暴力，直接sourceuse e
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2023-06-16 20:29:16
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mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！一、百万级数据msql测试环境介绍mysql 在300万条数据(myisam引擎)情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件(正确设置索引)运行时间正常。对于经常
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2023-07-31 15:12:54
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想往某个表中插入几百万条数据做下测试，原先的想法，直接写个循环10W次随便插入点数据试试吧，好吧，我真的很天真.... DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_initData;--如果存在此存储过程则删掉
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE proc_initData()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
W
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2024-06-17 11:05:53
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通过存储过程插入如果我们想简单快速的插入大批量数据，存储过程是个不错的选择，下面这个存储过程，是我向表xxx_audit_order中插入100万条数据，耗时25秒左右，这里建议：1.插入数据前先把表中的索引去掉，数据插入完成之后，再创建索引2.关闭事务的自动提交以上两点对提高速度很有帮助，因为索引的维护以及每次插入都提交事务是很耗时间 use test_db;
DROP P
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2023-06-05 14:58:08
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在进行环境测试时，往往会用到可能很庞大的数据量，这个数据量就需要我们自己生成，借助内存表我们可以用以下方式生成。 以下操作基于MySQL8.0.15 文章目录一、内存表：1.介绍：2.创建内存表：二、构建过程1.创建测试表2.创建随机字符串函数3.创建存储过程4.生成数据 一、内存表：1.介绍： 内存表的表结构建立在磁盘里面，数据放在内存里面，当mysql重启之后，内存表的数据会丢失，表结构依旧
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2023-09-04 17:45:11
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单纯的从MySQL的角度出发，单台MySQL的数据库负载到每天上亿次的操作（每秒大概1100次MySQL操作，然后乘以86400）应该不是非常困难的事情。但当PV超过百万的时候一台WEB早已经不堪重负了。有几个解决方案： 数据分表处理：对已经成型的系统，如果是独立开发的系统在架构前期就进行数据的同步分区还是不错的。但是如果是一台DB服务器依然不能减轻MySQL的负载。 利用MySQL的主从构架：
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2023-07-01 08:18:43
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方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.方法
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2023-07-28 23:06:59
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前言随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在mysql中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。传统命令的缺点使用传统的redis clie
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2023-08-22 19:35:28
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下文方案整理由于mysql btree结构，无法快速定位offset，当offset特别大时，需要扫描数据也较大。以下几种方式【适用小数据量】首先进行sql优化。但使用orm时可能需要使用row sql ，但当数据量持续增长时无解（如仅查id结果集也非常大，offset又非常大时依然无法快速定位）【限定小数据量】参考淘宝（京东也仅100页商品表，百度76页），仅提供查询的100页，限定不允许自定义
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2023-09-12 20:41:57
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首先，做到基本的优化，包括各种减少数据量的细节。最好使用EXPLAIN关键字来做处理。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作。EXPLAIN列的解释：id：MySQL Que
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2023-12-14 20:09:46
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百万级数据量导出EXCEL解决方案分析1. 问题概述在web页面上显示的报表导出到excel文件里是一种很常见的需求, 报表的类excel模型,支持excel文件数据无失真的导入导出, 然而,当数据量较大的情况下,就会遇到一些问题：1. 2003Excel本身的支持最多65535行数据2. 在这种大数据量的报表生成和导出中,要占用大量的内存,甚至内存溢出难点:1.数据量大,报表在运算成irepor
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2023-09-11 23:07:32
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一.需求分析 最近接到一个需求,导入十万级,甚至可能百万数据量的记录了车辆黑名单的Excel文件,借此机会分析下编码过程; 首先将这个需求拆解,发现有三个比较复杂的问题: 问题一:Excel文件导入后首先要被解析为存放对象的列表,数据量大的情况下可能会导致内存溢出,解析时间过长; 问题二:插入数据库的时候,数据量大,写入的时间长 问题三:要对数据库中的现有数据进项判断,不仅仅
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2023-07-28 00:06:04
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# MySQL百万级别的数据SUM时特别慢
在使用MySQL数据库处理大量数据时，可能会遇到SUM操作速度变慢的问题。特别是当数据量达到百万级别时，SUM操作可能会变得非常缓慢。本文将探讨导致这种问题的原因，并提供一些解决方案来优化SUM操作的性能。
## 问题原因分析
在MySQL中，SUM操作用于计算某一列的总和。当数据量很大时，执行SUM操作可能会显著影响查询性能，尤其是在百万级别的数
原创
2024-01-13 09:37:48
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## MySQL 数据库与百万级数据处理的简单探讨
在信息技术高度发展的今天，数据被视为重要的资产。MySQL 作为一种流行的关系型数据库，广泛应用于各种场景，特别是在海量数据的存储和管理方面。本文将探讨 MySQL 的一些关键概念，并通过代码示例演示如何处理百万级的数据。
### MySQL 简介
MySQL 是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用结构化查询语言（SQL）进行
原创
2024-09-12 05:06:44
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经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几
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2022-05-27 16:17:09
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最近的项目需要用到实现节点的管理规模达到百万规模，需要用数据库对中间数据以及最后的结果进行存储，存储规模可以达到千万级别。初步实现了10万节点数据的存储，但是访问速度实在太慢，查阅相关的资料，发现导致节点插入时间非常慢的原因： 1、连接数据库的问题：建立连接和关闭连接的次数太多，导致IO访问次数太频繁。&
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2023-08-21 12:52:59
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一、我们可以且应该优化什么？ 硬件 操作系统/软件库 SQL服务器(设置和查询) 应 用编程接口(API) 应用程序 二、优化硬件 如果你需要庞大的数据库表 (>2G)，
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2024-07-24 10:28:46
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方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句语句样式: MySQL中,可用如下方法:适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)语句样式: MySQL中,可用如
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2024-08-17 20:21:58
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