应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
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2024-03-06 00:24:14
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场景描述：停车记录表过大，需要归档处理（不是备份），偶有少量应用查询。 针对insert、update热表+数据量大的问题，果断分库分表。以下讨论针对仅是数据量大，不易维护，没有热表问题。 综合评估， 1、研发工作量最小，推荐3，支持本地join操作。不支持海量数据，使用前需计算。2、研发工作量第二小，推荐4.1。drds支持夸实例查询。不支持海量数据，使用前需计算。 3、单表海量数据：推荐6，不
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2023-10-07 22:32:35
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遇到问题：某个信息化系统的资产管理统计分析模块，非常慢，10多分钟过去了，还没见到应该有的统计表。（具体什么时候能出来，没人等到它出来过。。。）
业务背景：资产管理分析模块初始化需要统计所有单位的所有资产数据，加压环境数据量为360万。在统计分析的过程中，需要对资产数据大小，对单位进行排序，取前20家，同时对资产按照不同类别进行分类统计。
数据量来
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2023-08-28 13:12:23
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1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
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2023-05-31 15:39:26
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大数据量处理的基础思路
一：分字诀
1：用和不用分开，常用和不常用分开
2:对数据库存放的数据：分区，分库，分表
3:对文件存放的数据：拆文件
4:考虑分批处理
原则就是：尽量使每次操作的数据的基数减少
二：合理使用缓存
三：数据库优化
1:合理设计数据库结构
2:合理构建索引
3:数据库集群（读写分离），集群分
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2023-08-04 16:57:30
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1、读写分离 读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。 2、分库分表 分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库
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2023-09-06 22:33:09
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# MySQL Batch Insert 处理太慢
在使用 MySQL 数据库时，有时我们会遇到批量插入数据的需求。然而，当数据量较大时，单次插入的速度可能会变得很慢，影响整体的性能。本文将介绍一些解决MySQL批量插入处理太慢的方法，并提供相关的代码示例。
## 问题分析
在实际应用中，当需要一次性插入大量数据时，常常会使用批量插入的方法，以提高效率。但是，当数据量过大时，单次插入的速度可
原创
2024-06-14 04:34:31
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# 优化mysql批量更新处理速度
在实际的开发中，我们经常会遇到需要批量更新数据库中大量数据的情况。然而，当数据量较大时，使用普通的循环逐条更新的方式会导致处理速度过慢的问题。本文将介绍如何优化mysql的批量更新处理速度，以提高数据库操作的效率。
## 问题分析
当使用mysql进行批量更新操作时，如果采用循环逐条更新的方式，每次更新都需要执行一条SQL语句，这样会导致频繁的数据库连接和
原创
2024-05-29 05:57:21
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本文探讨了提高MySQL数据库性能的思路，并从8个方面给出了具体的解决方法。
1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不
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2023-06-23 18:40:39
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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、
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2023-08-22 13:24:51
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算子调优五：reduceByKey本地聚合参考普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行map端的本地聚合，map端会先对本地的数据进行combine操作，然后将数据写入给下个stage的每个task创建的文件中，也就是在map端，对每一个key对应的value，执行r...
原创
2022-07-18 15:14:05
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一、大数据对象简介 1.LOB（Large Object，大型对象）类型的字段现在用得越来越多了。因程序、...
原创
2022-12-15 13:40:55
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mysql大数据高并发处理 公布于2013-5-14 一、数据库结构的设计假设不能设计一个合理的数据库模型，不仅会添加client和server段程序的编程和维护的难度，并且将会影响系统实际执行的性能。所以，在一个系统開始实施之前。完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，由于数据量较小。负荷较低。我们往往仅仅注意到功能的实现，而非常难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际执
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2016-02-04 13:07:00
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# 如何处理大数据查询
## 1. 简介
在处理大数据查询时，我们通常会使用MySQL作为数据库管理系统。MySQL是一种开源的关系型数据库，具有高性能和稳定性，广泛应用于各类应用程序中。本文将介绍处理大数据查询的流程，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
下面是处理大数据查询的流程图，用于帮助你理解整个过程。
```mermaid
graph LR
A[连接到MySQL数据库]
原创
2023-12-22 08:05:53
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mysql大数据高并发处理
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2017-01-12 11:34:44
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一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和
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2023-06-07 06:38:54
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我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自
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2023-11-29 10:03:00
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## MySQL 数据备份太慢问题的解决方法
### 问题背景
在使用 MySQL 数据库时，有时会遇到备份数据太慢的问题。这可能导致生产环境的数据备份耗费过多时间，不仅对业务运营产生影响，还可能造成数据不一致的风险。针对这个问题，我们可以通过优化备份流程和调整数据库配置来提升备份速度。
### 解决方案
下面我将给出一种解决方案，以帮助你解决 MySQL 数据备份太慢的问题。
#### 备
原创
2023-12-17 06:41:28
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当我们操作mysql的时候，如果数据量很小，那么我们如何处理都没有问题。但是当一张表非常大的时候，我们一个大查询，一个堆大插入，一个count(*)，一个limit都是非常恐怖的，因此，我在下面说几种常用的优化方式。
当表数据非常多的时候，我们不能一次把查询结果load进内存中，那会以下就OOM的，需要采用流式读取，也就是Hibernate中的ScrollableResult
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2023-11-04 18:32:37
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mysql数据库中有个limit字段可以很方便的实现分页，小数据量的时候可以直接使用，但是当数据量大的时候就会出现性能问题。例如表user有四个字段 uid int,uname varchar(30),password varchar(30) 。uid是自增主键，中间可能有缺失，不连续的。select * from user limit 0,10 和 select * from user limi
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2024-03-02 09:36:02
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