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2024-05-31 23:34:00
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# 如何解决"mysql 数据量大加字段很慢"的问题
## 问题描述
在使用MySQL数据库时，当数据量较大时，为表添加字段会变得非常缓慢。这个问题在实际开发中是比较常见的，本文将向你介绍如何解决这个问题。
## 解决流程
下面是解决这个问题的步骤，我们可以通过表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的临时表 |
| 2 | 将原表数据插
原创
2024-06-05 06:19:07
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sql普通接口查询：一般指的是后台管理系统，数据量访问不大，以后也不会很大，就可以使用最简单的查询接口大访问量查询接口超大分页问题使用本地表：jdbc:mysql://localhost:3306/baiwan_ceshi?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false普通的分页查询：SELECT * FROM app_us
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2024-10-10 12:37:01
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# 解决 Redis 数据量大 Get 很慢问题
## 1. 简介
在使用 Redis 作为缓存或数据库时，当数据量逐渐增大时，可能会遇到 Redis Get 操作变慢的问题。这是因为 Redis 是基于内存的数据库，当数据量超过可用内存时，需要从磁盘读取数据，导致性能下降。本篇文章将指导新手开发者如何解决这个问题。
## 2. 解决步骤
### 2.1. 分析问题
在解决问题之前，我们首先
原创
2023-11-30 13:36:19
333阅读
本篇为Redis性能问题诊断系列的第三篇，主要从Redis服务层面上进行讲解，重点对相关机制的工作原理进行剖析，及如何最优的使用来提高处理性能。
（本文首发于“数据库架构师”公号，订阅“数据库架构师”公号，一起学习数据库技术，助力职业发展）本篇为Redis性能问题诊断系列的第三篇，主要从Redis服务层面上进行讲解，重点对相关机制的工作原理进行剖析，及如
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2024-09-24 21:15:23
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聚合函数介绍聚合函数聚合函数也称之为多行函数，组函数或分组函数。聚合函数不象单行函数，==聚合函数对行的分组进行操作，对每组给出一个结果。==如果在查询中没有指定分组，那么聚合函数则将查询到的结果集视为一组。聚合函数类型聚合函数说明：函数名描述实例AVG(expression)返回一个表达式的平均值，expression 是一个字段返回 Products 表中Price 字段的平均值：SELECT
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2024-10-31 13:08:12
21阅读
# 解决 MongoDB 查询数据量大速度很慢的方法
## 问题描述
在使用 MongoDB 进行数据查询时，如果数据量很大，查询速度可能会变得很慢。这可能会影响应用程序的性能和用户体验。所以，我们需要寻找一些方法来解决这个问题。
## 原因分析
MongoDB 查询数据量大速度很慢的原因可能有很多，比如没有合适的索引、查询条件不合理、硬件性能不足等。在解决问题之前，我们首先要了解问题的原因，
原创
2024-04-01 07:02:34
394阅读
数据库操作是当今 Web 应用程序中的主要瓶颈。 不仅是 DBA（数据库管理员）需要为各种性能问题操心，程序员为做出准确的结构化表，优化查询性能和编写更优代码，也要费尽心思。 在本文中，我列出了一些针对程序员的 MySQL 优化技术。在我们开始学习之前，我补充一点：你可以在 Envato Market 上找到大量的 MySQL 脚本和实用程序。1.优化查询的查询缓存 大部分MySQL服务器都有查
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2024-06-15 17:45:12
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问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
100阅读
# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
27阅读
查询的生命周期我们想要了解一个查询的速度慢的原因，首先需要了解的就是这个查询的生命周期。查询的生命周期大致可以按照顺序来看：客户端，到服务器服务器上进行解析，生成执行计划返回结果给客户端其中执行计划可以说是查询生命周期中最重要的阶段，因为它包括了大量为检索数据到存储引擎的调用调用后的数据处理，包括排序、分组等在完成这些任务时，查询就需要在不同的地方耗费时间了，包括以下几点：网络CPU计算生成统计信
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2024-04-02 11:16:55
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文章目录概要速度慢原因分析优化细节 概要Sql查询速度慢的原因很多，但是如果通过一定的优化，也可以使查询问题得到一定程度的解决速度慢原因分析没有索引或者没有用到索引（如果数据量大的时候使用时间做索引超过一定的量就会不走时间索引）I/O吞吐量小，形成瓶颈内存不足，会拖累查询效率，有时候会导致数据崩网络速度慢，传输率低查询出的数据量大（可以使用分页limit进行查询）发生死锁，可以使用命令强制进行关
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2024-06-03 09:36:41
29阅读
首先我们说一下大查询会不会把内存打爆？
比如说主机内存有5g，但是我们一个大查询的数据有10g，这样会不会把内存打爆呢？
答案：不会
为什么？
因为mysql读取数据是采取边读边发的策略
select * from t1
这条语句的流程是这样的
1.读取数据放入net_buf
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2024-05-17 10:04:05
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百万级字段选择优化表字段 not null，因为 null 值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字 0。数据状态类型的字段，比如 status, type 等等，尽量不要定义负数，如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED，数值容量就会扩大一倍。可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT，尽量不使用 BIGINT，因为占的空间更小。字符串类型的字段会比数字类型占的空间
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2023-08-08 17:32:39
275阅读
# 当数据量大了，MySQL该如何应对？
随着信息技术的发展，企业和应用产生的数据量不断增长。MySQL因其高效、开源、易用等特点，广泛应用于各种场景。然而，当数据量增加时，MySQL在存储、查询和性能方面可能会面临一系列挑战。在本文中，我们将探讨如何处理大数据量下的MySQL，以及相应的优化技巧和代码示例。
## 1. 数据库设计的重要性
在设计MySQL数据库时，合理的结构设计是非常重要
# 如何实现"mysql count 数据量大"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start(开始) --> connect(连接数据库);
connect --> query(发送SQL查询);
query --> fetch(获取结果);
fetch --> count(使用COUNT函数计算数据量);
count --
原创
2024-03-04 03:20:53
57阅读
# 如何实现MySQL大数据量匹配
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何处理MySQL中的大数据量匹配问题。这个问题对于刚入行的小白来说可能有些复杂，但不用担心，我会一步步教你如何实现。
## 流程概览
首先，我们需要了解整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定匹配条件 |
| 2 | 优化查询语句 |
原创
2024-07-20 04:05:43
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如何处理大数据量的MySQL like查询
在开发过程中，我们经常会遇到需要对数据库中的数据进行模糊查询的需求。MySQL提供了LIKE操作符来实现这个功能，但是当数据量较大时，LIKE查询可能会变得非常缓慢。在这篇文章中，我将向你介绍如何处理大数据量的MySQL like查询，并提供相应的代码示例。
整体流程
下面是处理大数据量的MySQL like查询的整体流程，我将用表格形式展示每个步
原创
2024-02-08 07:04:35
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# MySQL中的GROUP BY操作及其在大数据量下的应用
在处理关系型数据库时，MySQL提供了多种操作以便对数据进行分析和处理。其中，`GROUP BY`子句是对数据进行分组并对每个分组执行聚合函数的重要工具。当数据量较大时，`GROUP BY`的使用效率和性能便显得尤为重要。本文将深入探讨`GROUP BY`的使用，而特定地针对大数据量的情况，以帮助读者更好地理解这一关键功能。
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