我们考虑的情况是在你的数据量很大的情况下，千万级别的数据量。不要当我们的请求响应时间已经让我无法忍受的时候，再来想起来优化，可能有点迟了。因为可能会丢失很多潜在的价值客户。所以，在我们当初设计表，或者因为我们的业务的变化而导致的情况下，就要多多考虑去优化我们的MySQL了。1、在我们的开发中，请务必注意我们的sql书写，可能你的一个sql导致全站挂掉了。所以要优化好我们的sql，这其中不得不说，索
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2024-09-19 16:55:29
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在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦。当一个表数据有几百万的数据的时候成了问题！如 * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢，可以按照一下方法解决第一页会很快PERCONA PERFORMANCE CONFERENC
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2024-10-23 15:11:22
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MySql 大数据查询优化方案 优化shema、sql语句+索引第二加缓存、memcached、Redis主从读复制、读写分离垂直拆分，根据模块耦合度，将一个大的系统分为多个小系统，也就是分布式系统水平切分，针对数据量大的表，这一步是最麻烦的，最能考验技术水平要选择一个合理的shardingkey 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改动。sql 中尽量带shardingk
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2023-10-03 11:31:23
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS 由于数据计算使用mapreduce。因此通经常使用于进行离线数据处理Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL 类似SQL，但不全然同样可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器。简单，easy上手有了Hi
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2024-07-27 22:13:43
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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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当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。 对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。 表名：order_history描述：某个业务的订单历史表主要字段：unsigned int id，ti
1 单进程 Redis采用单进程模型来处理客户端的请求。对读写等时间的响应是通过对epoll函数的包装来做到的。Redis的实际处理速度完全依靠主进程的执行效率。 Epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的epoll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃情况下的系统C
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2024-09-30 16:21:04
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看过许许多多的MySQL大数据量查询优化方案，集合了所有的精华，在此分享了：
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：
1. select id from t whe
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2024-08-17 19:36:18
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
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2023-09-29 07:00:03
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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。
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2023-07-13 06:53:32
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一、数据库结构的设计表的设计具体注意的问题：1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码)，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型ch
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2023-08-04 15:00:01
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目录一：存储过程概述1.1 理解：1.2 分类：二：创建存储过程2.1 语法分析：2.2 代码举例：三：调用存储过程3.2 代码举例 3.3 如何调试 四：存储函数4.1 语法分析4.2 调用存储函数 4.3 代码举例4.4 对比存储函数和存储过程 五. 存储过程和函数的查看、修改、删除 5.1 查看5.2 修改5.3 删除一：存储过程概述1.1
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2024-07-09 22:51:54
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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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2023-07-13 16:40:08
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mysql大数据量导入mysql大数据量导入数据生成测试数据5000万import java.io.*;
import java.util.Random;
public class GenerateDataTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
File file = new
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2024-06-06 12:32:59
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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 xuehi.com 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：
sele
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2023-12-28 03:34:02
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转载本文章请标明作者和出处本文出自《爱喝纯净水的南荣牧歌》开始行动，group_name, group_id , regi.
原创
2022-03-08 15:02:41
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转载本文章请标明作者和出处本文出自《爱喝纯净水的南荣牧歌》开始行动，你已经成功一半了，献给正在奋斗的我们缘起最近公司在做一个项目，数据库选型为mysql8.0版本，做性能测试的时候王数据的业务表中导入了1088W的数据，然后通过添加索引等手段来进行性能优化
原创
2021-08-25 16:59:32
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批量更新 mysql更新语句很简单，更新一条数据的某个字段，一般这样写： 复制代码代码如下:
UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field = 'other_value';
如果更新同一字段为同一个值，mysql也很简单，修改下where即可： 复制代码代码如下:
UPDATE mytable
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2023-12-24 17:42:29
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最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的
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2024-06-06 06:20:07
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