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
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2024-03-04 16:57:16
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# MySQL数据库查询亿级数据
在大数据时代，数据量的增长迅速，处理大规模数据的能力变得至关重要。MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统，如何高效地查询亿级数据成为了一个挑战。本文将介绍在MySQL中查询亿级数据的方法，并提供一些代码示例。
## 数据库设计
在处理亿级数据之前，首先需要进行合理的数据库设计。以下是一个简单的数据库类图示例，展示了一个包含用户信息的数据表。
```m
原创
2023-10-30 07:08:23
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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， Sql 代码 : select id from t where num is nu
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2024-02-21 12:25:57
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1）数据库设计方面： a.尽量避免全表扫描,在where及order by设计的列建立索引; b.尽量避免where子句对字段null值判断 c.并不是所有所有对查询都有效,例如性别.. d.索引不是越多越好 e.尽可能避免更新索引数据列 f.尽量使用数字型字段 g.尽量使用varchar/nvarchar代替char/nchar,因为变长字段存储空间小,且对于查询来说在一个相对较小的字段内搜索效
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2023-09-01 21:24:14
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(转)mysql百万级以上查询优化
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
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2023-07-17 22:55:09
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本文介绍BigTable/HBase类NoSQL数据库系统选型策略和schema设计原则。 数据规模 BigTable类数据库系统(HBase,Cassandra等)是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL
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2023-12-01 19:35:58
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1.问题前几天老大在群里抛出这个问题说：问个问题，千万级的表查询分页，怎么优化查询 select * from user limit 10000000,10
select * from user where name="a" limit 10000000,102.实验经过验证发现以上语句在数据库中执行 （100万条数据时候）至少需要2.7s ,这简直不符合规范，当然为了完成这个难题所以就简单测了
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2023-08-07 21:55:21
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最近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后，报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现，花了我3天多的时间，在此总结一下，希望对朋友们有帮助。数据背景首先项目是西门子中国在我司实施部署的MES项目，由于项目是在产线上运作(3 years+)，数据累积很大。在项目的数据库中，大概上亿条数据的表有5个以上，千万级数据的表10个以上
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2024-03-22 15:59:50
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一、MySQL的主要适用场景 1、Web网站系统 2、日志记录系统 3、数据仓库系统 4、嵌入式系统二、MySQL架构图： 三：Mysql数据库优化技巧 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
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2023-08-03 15:53:36
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一）数据库设计方面 1）首先避免全局扫瞄，在where和order by等涉及的列上建立索引。2）尽量避免的where子句中对null进行判断，因为对null值进行判断将导致引擎放弃使用索引，而进行全表的扫描。例如：select id form table where num=null;将num的默认值设置成，这样数据库就会按照索引机制进行查询。 &nb
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2023-09-28 22:25:52
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http://www.cnblogs.com/m0488/p/7746136.html 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
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2018-02-01 02:41:00
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作者 | 王一鹏无论多么有主见的架构师，在做数据库选型的时候，也可能会犯难。传统 SOL、NoSQL 还是 NewSQL？架构风格是以久经考验的关系型数据库为主，还是偏向所谓原生的分布式架构？如果提及具体产品，那选择就更多了，TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景的产品，比如处理时序数据的 ，处理图数
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2023-12-26 23:15:36
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百万数据查询优化1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建
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2023-12-28 10:10:29
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首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的：1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。2、应尽量避免在 where 子句中对字
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2023-07-24 14:18:40
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2017年在省公司做一个项目，涉及到一个亿级别的大表操作，过程中遇到了很多坑，走过后记录如下，方便今后回忆。Oracle数据库是一种事务性数据库，对删除、修改、新增操作会产生undo和redo两种日志，当一次提交的数据量过大时，数据库会产生大量的日志写文件IO操作，导致数据库操作性能下降，尤其是对一张记录过亿的表格进行操作时需要注意以下事项： 1、操作大表必须知道表有多大select s
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2024-01-02 16:35:16
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CREATE TABLE `mall_goods` (
`goods_id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',
`cat_id` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分类id',
`price` TINYINT(3) NOT NULL DEFAULT '0' COMM
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2023-08-14 10:44:34
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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 t
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2024-07-11 09:23:05
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首先声明是转的，感觉写的很细，原文链接：http://simpleframework.net/blog/v/7881.html1.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
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精选
2013-07-16 09:28:53
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javascript:void(0)
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2016-01-09 23:48:00
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进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目： （所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行） 1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右） 2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高 3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少 4）
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2024-08-05 10:30:27
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