把简单的事情放大了,它就不简单了前言有人说单超千万数据就应该分库分了,这么玩不合理啊。但是对于创新业务来讲,业务系统的设计不可能一上来就预估这么大的容量,成本和工期都不足矣完成系统的开发工作。我觉得对于创新型业务系统的设计,首先满足需求,其次考虑到万一业务井喷发展所要考虑到的临时解决方案,为系统升级预留时间。谁都希望业务井喷,那么它来了!01具体时间点就不说了,开始做了一个新业务,见了一个
什么是分区分区就是根据一定的规则,把一个分解成多个更小的、更容易管理的部分,在逻辑上就只有一个,但实际上这个可能有N个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独立处理,可以作为的一部分进行处理。小试牛刀看mysql是否支持分区 #查看一下mysql版本 mysql> select version(); +------------+ | version() | +-----
上一篇Mysql已有亿级数据大按时间分区,介绍了亿级数据大如何按时间分区,也留下了一个问题:备份亿级数据大要耗时多久。本篇将就如何备份亿级数据大展开讨论。 注意:我这里所说的备份指的是数据从一张拷贝到另外一张,也就是说单备份。创建原t_send_message_send的sql:CREATE TABLE `t_send_message_send` ( `id` bigint(2
转载 2023-08-31 00:00:49
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my.ini参数table_cache=512 bulk_insert_buffer_size = 100M innodb_additional_mem_pool_size=30M innodb_flush_log_at_trx_commit=0 innodb_buffer_pool_size=207M innodb_log_file_size=128M innodb_flush_log
处理上亿数据的MySQL查询,并期望在秒级内得到结果,是一个具有挑战性的任务。以下是一些策略和最佳实践,可以帮助你优化查询性能:索引优化:确保查询中使用的所有列都已建立适当的索引。避免使用全扫描,确保查询能够利用索引。使用复合索引来优化多列的查询件。定期分析索引的使用情况,并删除不再需要的索引以减少维护开销。查询优化:避免在查询中使用不必要的函数和计算,特别是在WHERE子句中。减少JOI
作为在后端圈开车的多年老司机,是不是经常听到过:“MySQL最好不要超过 2000W”“单超过 2000W 就要考虑数据迁移了”“你这个数据都马上要到 2000W 了,难怪查询速度慢” #实验实验一把看看… 建一张CREATE TABLE person( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键', p
突然联想到一个场景,如果我要拿这1.4kw数据中的最后十怎么办(这就是所谓的深度分页)本着理科生有问题解决问题,没问题制造问题来解决的心态开始了性能压榨先来看常规查询(公平起见,全部用select *)我的天,用了19s,这要是再结合一些复杂查询,不得30+s,这谁顶得住啊分析原因不用想,这个sql肯定是没走索引了看type类型,ALL代表进行了全扫描试图优化既然没走索引那我就让你走索引看了下
对于数十亿数量级的,我们一般必须做分库分,基本上分库分之后,单的评论系统在百万级别。每一个商品的所有评论都是放在一个库的一张的,这样可以确保你作为用户在分页查询一个商品的评论时,一般都是直接从一个库的一张表里执行分页查询语句就可以了。实际中,在电商网站里,有一些热门的商品,可能销量多达上百万,商品的频率可能多达几十万条。然后,有一些用户,可能就喜欢看商品评论,他就喜欢不停的对某个热门商品
转载 2023-11-01 18:13:43
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一,概述一般而言,我们对关系型数据库系统,进行结构设计时,会按数据的种类,进行分类,一般有如下种类:1)主数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,分公司,产品,经销商。 这种数据库,我们一般以 tm_ 作为名的前缀, 意思是 table of master data。 2)系统级数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,用户权限控制,配置参数。 这种数据库,我们一般以 t
如何处理插入一亿条数据到MySQL --- ## 引言 在开发过程中,我们经常会遇到需要向MySQL中插入大量数据的情况,尤其是当数据量达到上亿时,如何高效地进行插入操作成为一个关键问题。本文将介绍一种处理一亿条数据插入的方法。 ## 流程图 下面是处理一亿条数据插入的整体流程图: ```mermaid pie title 数据插入流程图 "建" : 10
原创 2024-01-15 22:54:13
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# MySQL 10亿数据处理详解 在现代数据处理和分析中,我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统,也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿数据,并提供相应的代码示例。 ## 数据准备 首先,我们需要准备10亿数据。为了模拟真实场景,我们可以选择使用Python的Faker库来生成虚假数据。首先,我们需要安装Faker库:
原创 2023-11-06 08:40:55
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# MySQL写入上亿记录 在实际的数据处理过程中,我们可能会遇到需要往数据库中写入大量数据的情况,比如需要一次性往MySQL数据库写入上亿记录。这时候,我们就需要考虑如何高效地进行数据写入,以提高写入速度和效率。 ## 批量插入数据 在MySQL中,一次性插入大量数据时,使用批量插入的方式可以显著提高性能。通过将数据分批次插入,而不是逐条插入,可以减少数据库连接开销和提高写入效率。
原创 2024-05-02 06:42:08
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# 实现“mysql 20亿数据”的方法 ## 概述 在这篇文章中,我将向你展示如何实现“mysql 20亿数据”的方法。首先,我会告诉你整个过程的流程,并使用表格展示每个步骤。然后,我会逐步指导你每一步需要做什么,提供相应的代码以及代码注释。最后,我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD
原创 2024-03-15 07:17:30
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# 如何实现 MySQL亿数据的存储与管理 在现代应用中,我们经常需要处理大量的数据,尤其是企业级的应用,这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿级数据的管理。下面是整个流程的概述。 ## 流程概述 | 步骤 | 说明 | |--------|--------------------------
原创 2024-10-25 04:48:07
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# 如何实现 MySQL 亿级分 在现代应用中,特别是在高并发和海量数据的场景下,使用单一的数据库可能会导致性能瓶颈。为了提高性能和可扩展性,我们可以采用分的设计方案。本文将为你详细讲解如何实现 MySQL 亿级分。 ## 整体流程 分的流程可以概括为以下几个步骤: | 步骤 | 说明 | |------|------| | 1 | 设计数据模型 | | 2
原创 2024-08-25 05:01:00
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MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化:单优化除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在千万级以下,字符串为主的在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:字段•尽量使用TINYINT、SMALLINT
JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序,可以定义排序规则3. 终止操作1)分组,根据条件
这篇文章是针对MySQL中十万级数据量的一些常见sql语句优化。本人作为一名准大三计科专业学生,对此理解得不深,也更没有多少实际优化经验,如有错误之处,希望各位及时指正。一,使用索引来优化SQL语句1.创建索引前后执行结果对比2.使用复合索引的原则二,杜绝对索引使用计算,转型等处理三,索引不要放在范围查询的右边四,杜绝SELECT *的使用四,在使用order by时,要注意索引的有序性&nbs
转载 2023-11-04 20:34:24
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Mysql数据库快速插入亿级数据 接手一个项目,该项目运行了两三年了。接手的时候,只有一个部署文档和全部代码,再没有其他文档了,也没有其他任何人了解这个项目。好吧,试着深入了解吧。代码在测试环境跑来了,整个项目算是看得七七八八了。去线网看看,我靠,mysql数据库数据已经好几十个G了。定位到其中一张t_send_message_send,发送短信的记录,已经一亿多条数据了,占用空间四十多个G
# 实现mysql亿和mongo的步骤 为了实现mysql和mongo的亿,我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程图和类图。 ## 流程图 ```mermaid stateDiagram [*] --> 设计数据结构 设计数据结构 --> 创建数据库和 创建数据库和 --> 导入数据 导入数据 --> 配置索引 配置索引 -
原创 2024-01-01 04:56:37
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