把简单的事情放大了,它就不简单了前言有人说单表超千万数据就应该分库分表了,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,见了一个表,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是分区表分区就是根据一定的规则,把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分,在逻辑上就只有一个表,但实际上这个表可能有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,可以作为表的一部分进行处理。小试牛刀看mysql是否支持分区
#查看一下mysql版本
mysql> select version();
+------------+
| version() |
+-----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇Mysql已有亿级数据大表按时间分区,介绍了亿级数据大表如何按时间分区,也留下了一个问题:备份亿级数据大表要耗时多久。本篇将就如何备份亿级数据大表展开讨论。 注意:我这里所说的备份指的是数据从一张表拷贝到另外一张表,也就是说单表备份。创建原表t_send_message_send的sql:CREATE TABLE `t_send_message_send` (
  `id` bigint(2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            处理上亿数据的MySQL单表查询,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。避免使用全表扫描,确保查询能够利用索引。使用复合索引来优化多列的查询条件。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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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”
#实验实验一把看看… 建一张表CREATE TABLE person(
    id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
    p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            突然联想到一个场景,如果我要拿这1.4kw数据中的最后十条怎么办(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代表进行了全表扫描试图优化既然没走索引那我就让你走索引看了下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于数十亿数量级的表,我们一般必须做分库分表,基本上分库分表之后,单表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表的,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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一,概述一般而言,我们对关系型数据库系统,进行表结构设计时,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。 这种数据库表,我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 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。 这种数据库表,我们一般以 t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何处理插入一亿条数据到MySQL表
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## 引言
在开发过程中,我们经常会遇到需要向MySQL表中插入大量数据的情况,尤其是当数据量达到上亿条时,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
    "建表" : 10            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-15 22:54:13
                            
                                90阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # MySQL 10亿条数据处理详解
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10亿条数据,并提供相应的代码示例。
## 数据准备
首先,我们需要准备10亿条数据。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
                            
                                51阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # MySQL写入上亿条记录
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数据库写入上亿条记录。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
                                                                                    
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            # 实现“mysql 20亿条数据”的方法
## 概述
在这篇文章中,我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”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
                            
                                77阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 如何实现 MySQL 上亿条数据的存储与管理
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 表的亿级分表
在现代应用中,特别是在高并发和海量数据的场景下,使用单一的数据库表可能会导致性能瓶颈。为了提高性能和可扩展性,我们可以采用分表的设计方案。本文将为你详细讲解如何实现 MySQL 表的亿级分表。
## 整体流程
分表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
                                                                                    
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            当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:单表优化除非单表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表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            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。定位到其中一张表t_send_message_send,发送短信的记录表,已经一亿多条数据了,占用空间四十多个G            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-03 01:07:31
                            
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            # 实现mysql亿级表和mongo的步骤
为了实现mysql和mongo的亿级表,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
    [*] --> 设计数据表结构
    设计数据表结构 --> 创建数据库和表
    创建数据库和表 --> 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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